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复合自抗扰在三电机同步控制系统的应用

更新时间：2019-12-30 01:33:40 大小：2M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：三电机同步控制系统 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对自抗扰控制器(ADRC)算法复杂、参数多且调节耗时耗力的问题,对ADRC结构进行优化的基础上,设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的复合ADRC。该控制器利用RBF神经网络实现对被控对象的在线跟踪,获得ADRC参数的在线调整信息,从而实现ADRC参数的在线自调节功能,并将此方法运用于三电机同步控制系统,结合西门子S7-300 PLC构建实验平台,在PLC上实现基于RBF神经网络的复合ADRC控制算法进行速度控制实验,实验结果表明该方法不仅能实现部分参数的自调节功能,而且能使超调量降到最低甚至实现速度的无超调调节,提高了系统的动态性能和稳态精确度。实验结果证明了该方法具有实际应用性。


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22  
2
期
Vol. 22 No. 2  
Feb． 2018  
第
卷
第
电
机
与
控
制
学
报
Electric Machines and Control  
2018  
2
月
年
复合自抗扰在三电机同步控制系统的应用  
1
1
1，2  
，
，
李慧  
刘星桥  
丁网芳  
( 1．  
，
江苏大学 电气信息工程学院 江苏 镇江  
212013; 2．  
， 223003)  
淮阴工学院 电子与电气工程学院 江苏 淮安  
:
要 针对自抗扰控制器  
( ADRC)  
、 ， ADRC  
算法复杂 参数多且调节耗时耗力的问题 对 结构进行  
摘
，
优化的基础上 设计了基于径向基函数  
( RBF)  
ADRC。  
RBF  
该控制器利用  
神经网络的复合  
参数的在线调整信息 从而实现  
S7-300 PLC  
神经网  
参数的在线自  
， PLC  
构建实验平台 在  
，
络实现对被控对象的在线跟踪 获得  
ADRC  
，
ADRC  
，
，
调节功能 并将此方法运用于三电机同步控制系统 结合西门子  
RBF ADRC ，  
控制算法进行速度控制实验 实验结果表明该方法不仅能  
上实现基于  
神经网络的复合  
， ，  
实现部分参数的自调节功能 而且能使超调量降到最低甚至实现速度的无超调调节 提高了系统的  
。
动态性能和稳态精确度 实验结果证明了该方法具有实际应用性  
。
: ; ; ; ;  
关键词 自抗扰控制器 径向基函数 神经网络 参数 自调节  
DOI: 10． 15938 /j． emc． 2018． 02． 014  
: TP 343  
: A  
: 1007－ 449X( 2018) 02－ 0108－ 09  
文章编号  
中图分类号  
文献标志码  
Compound active disturbance rejection applied in  
three-motor synchronous control system  
1
1
1，2  
LIU Xing-qiao ， DING Wang-fang ， LI Hui  
( 1． School of Electrical and Information Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China;  
2． Faculty of Electronic and Electrical Engineering，Huaiyin Institute of Technology，Huaian 223003，China)  
Abstract: For problems of complex algorithm，multi-parameter and labor-intensive and time-consuming  
adjustment in the active disturbance rejection controller( ADRC) ，on the basis of optimizing the structure  
of ADRC，a compound ADRC based on radical basis function( RBF) neural network was designed． The  
controller obtained the online adjustment information of ADRC parameters by using RBF neural network to  
track the controlled object online，so that the parameters of the ADRC can be automatically adjusted． The  
method was applied in the three-motor synchronous control system which combined with S7-300 PLC to  
build an experimental platform and adopted PLC programming language for algorithm implementation in  
order to perform experiments of the speed control． The results show that the method can achieve the self-  
adjusting function of partial parameters and can decrease overshoot to the lowest and even realize speed  
regulation without overshoot． It can also improve the dynamic performance and steady-state accuracy of  
the system． The experimental results show that the method has practical application．  
Keywords: active disturbance rejection controller; radical basis function; neural network; parameters;  
self-adjusting  
: 2016 － 06 － 22  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( 60874014) ;  
( PAPD，NO． 6 － 2014) ;  
( CX( 16)  
江苏省科技自主创新资金项目基金  
江苏高校优势学科建设工程  
1006)  
:
作者简介 刘星桥  
( 1960—) ， ， ， ， ， ;  
男 博士 教授 博士生导师 研究方向为多电机和其他复杂系统控制理论及应用  
( 1992—) ， ， ， ;  
女 硕士研究生 研究方向为电机控制  
丁网芳  
( 1980—) ， ， ， ， 。  
男 博士研究生 讲师 研究方向为多电机同步复杂控制  
李
慧
:
通信作者 丁网芳  
2
:
刘星桥等 复合自抗扰在三电机同步控制系统的应用  
109  
第
期
， 1 ，#1  
该控制系统选用主从控制方式 图 中  
为
0
引 言  
，#2、#3  
，
为从动电机 各电机分别由一台变  
主动电机  
，
随着工业的飞速发展 单电机简单控制不能满  
，
频器驱动 经过  
15∶ 1  
的减速机减速后驱动滚筒运  
，
足生产要求 多电机同步协调控制开始广泛应用于  
，3  
，
个滚筒由一条胶带相连 通过浮动辊的张紧作  
转
［1］  
、 、  
纺织 冶金 印刷等领域  
。
多电机同步既要满足  
。 #1 ，  
用产生胶带张力 着重以 电机的速度控制为例  
，
电机转速控制要求 还要满足张力恒定且不受电机  
RBF  
ADRC  
详细阐述基于  
神经网络的  
实现参数自  
调功能 三电机变频同步系统中 采用矢量控制运  
d － q  
，
转速的影响 即张力与速度之间需进行解耦控制  
。
。
，
( active disturbance rejection controller，  
自抗扰控制器  
ADRC)  
，
行模式的变频器时 在  
两相同步旋转坐标系  
，
不依赖精确的模型结构和参数 可对系统的  
， ，  
下 忽略变频器的时滞 采用转子磁场定向控制的  
、
内扰和外扰进行估计 补偿和控制的特点被广泛应  
［2］  
d － q  
旋转坐标系下简化后的主电机的速度算法以  
，
用于解 耦 控 制 系 统 中  
如 多 电 机 同 步 控 制 系  
，
并通过实验验证该控制器能有  
［8］  
［3］  
［4］  
:
及根据胡克定律的张力算法  
、
统
制冷系统  
效解决变量间的解耦问题 与比例 积分 微分  
( proportion integration differentiation，PID)  
n
，
－
－
·
n T  
p1 r1  
p1  
2
=
，
ω
(
－
)
－ ( T + r F )  
Ψ
r1  
r1  
ω
ω
[
－ 1  
]
1
r1  
L1  
1
12  
J
L
1
控制器相  
r1  
， ，  
比 具有较强的抗干扰能力 提高了系统的鲁棒性与  
L
·
m1  
=
+
i ，  
sd1  
Ψ
Ψ
r1  
r1  
T
T
。
适应性  
r1  
r1  
ADRC  
， 、 ，  
优势众多 但算法复杂 参数多 虽部分  
AV  
·
AE  
1
1
1
F
=
(
r k  
1
－
r k  
2
) －  
) －  
) －  
F
=
ω
ω
r2  
12  
1
r1  
2
12  
L
n
n
L
，
参数可根据文献资料而得 但有些参数往往都是依  
1
p1  
2
1
， 、 ，  
靠经验试凑法 如误差反馈增益 补偿因子等 但经  
K
F
1
1
1
12  
(
r k  
1
－
r k  
2
，
ω
ω
r2  
1
r1  
2
， ，  
验试凑法费时费力 得到的数据不一定是最优 且控  
T
n
n
T
1
p1  
p2  
1
，
制系统扰动因素多 无法实现参数的实时调节  
。
针
AV  
·
AE  
1
1
2
F
=
(
r k  
2
－
r k  
3
F
=
ω
ω
r3  
23  
2
r2  
3
23  
，
对以上问题 提出了基于径向基函数  
( radical basis  
L
n
n
L
2
p2  
p3  
2
function，RBF)  
ADRC， ［5］  
文献 将  
神经网络的复合  
K
F
1
1
2
23  
(
r k  
2
－
r k  
3
) －  
ω
r3  
。
ω
2
r2  
3
RBF-ADRC  
， ［6］  
应用于在板球控制系统 文献 将其  
T
n
n
T
2
p2  
p3  
2
， ，  
应用于海洋船舶方面 既可优化控制器参数 又提高  
( 1)  
。
ADRC  
，
控制器的性能 在优化  
的基础上 对于易影  
响系统的快速性 超调量以及稳定性的反馈控制律  
RBF  
: ;  
式中 ω 为主电机同步旋转角速度 ω ω ω 为转  
r3  
、 、  
1
r1  
r2  
、
; ; J  
子电气角速度 Ψ 为转子磁链 为转动惯量  
1
; T  
为
L1  
r1  
k
，
比例系数 进行调节优化 利用  
神经网络具有  
p
; T  
; L  
; L  
为转子电感  
负载转矩  
为转子和定子互感  
; K = E /V 、K = E /V  
为电机时间常数  
［7］  
r1  
r1  
m1  
，
k
的
p
可实现任意复杂映射关系的能力  
获得参数  
; n 、n 、n  
; r 、r 、r  
为
1
为极对数  
p1  
p2  
p3  
2
3
， k ，  
在线调整信息 从而实现 的实时自调节过程 增  
p
;
为传递系数  
胶带滚筒的半径  
1
1
2
2
、
强系统的动态性能 稳定性以及自适应性能  
。
T = L /AV 、T = L /AV  
1 1 1 2 2  
; A  
为张力变化常数 为皮带  
2
1
三电机同步控制系统模型  
; E  
的截面积 为皮带的杨氏弹性模量  
; L 、L  
分别为  
2
1
1
如图 所示为三电机控制系统模型  
。
#1  
#2  
电机与 电机  
、#2  
#3 ;  
电机与 电机机架间的距离  
V 、V  
1
; k 、k 、k  
1、2、3  
为第  
为期望的速度  
台胶带滚  
; F #2、#3  
电机间的张力 为  
2
1
2
3
; F  
#1、#2  
筒的速比  
为
12  
23  
。
电机间的张力 下标  
1、2、3  
#1  
分别对应于 电机  
、#2  
#3  
电机和 电机  
。
，#1  
从以上两个公式可以看出  
号电机的转速  
、
张力  
F 、  
张力  
12  
F ，  
三者之间存在着耦合关系 彼  
23  
ω
r1  
， ，  
此之间相互影响 因而为了实现三电机同步控制 就  
1
图
三电机同步控制系统模型  
#1 、  
必须实现 号电机的转速 ω 张力  
r1  
F 、 F  
张力 之  
23  
12  
Fig． 1 Model of three-motor synchronous control system  
。
间的解耦  

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