超声波电机驱动与控制策略的研究

河南科技大学 硕士学位 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 超声波电机驱动与控制策略的研究 姓名：陈欢 申请学位级别：硕士 专业：电力电子与电力传动 指导教师：史敬灼 20080527 摘 要 I 论文 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 目 超声波电机驱动与控制策略的研究 专 业 电力电子与电力传动 研 究 生 陈欢 指导教师 史敬灼 摘 要 超声波电机是一种新型的微特电机,由于其具有很多电磁电机所不具备的优 良性能 近年来备受国内外学术界及工业界的关注 但是由于受超声波电机本身 一些非线性 时变因素的影响 例如谐振频率随着温度漂移等 使得超声波电机 的优良性能难以得到较好的发挥 因此超声波电机运动控制系统性能的好坏 不 仅取决于电机本身 而且与其驱动控制装置 控制策略等密切相关 本文针对超声波电机对控制驱动信号的要求 给出了一种驱动控制电路 该 电路可以实现对输出两相驱动交变电压频率 电压幅值及相位差的调节 使电机 控制策略的 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 具有充分的自由度 利用 PI 控制策略实现了电机转速控制 并 在此基础上给出一种基于遗传神经网络的自适应转速控制 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 包含神经网络控 制器 NNC 和神经网络预测器(NNI)两部分 其中 NNI 对电机状态进行实时辨 识 NNC 则根据辨识结果计算控制量 对电机进行控制 为了提高神经网络学习 速度 网络结构及初始权值由遗传算法离线优化 实验结果证实了该方法的可行 性 关 键 词 超声波电机,自适应控制,遗传算法,神经网络 论文类型 应用研究 摘要 II Subject: Research of Driving and Control Strategy for Ultrasonic Motor Specialty: Power Electronics and Power Drag Name: ChenHuan Supervisor: ShiJingzhuo ABSTRACT Ultrosonic motor is a new type of mic-motor,comparing with traditional electromagnetism motor it has many excellent features,now it receives more and more attentions from domestic and foreign academic and industrial world.But because of some disadvantage factors,for example:non-linear, variable,resonant frequency drifts with temperature,it makes diffcult to achieve the excellent features of USM better, its performance not only depends on the motor itself ,but also lies on the equipments of driving and controlling and manipulative control strategy greatly. This thesis introduces a kind of driving and controlling circuit due to the request of driving and controlling signal of USM,it can adjust the frequence, amplitude and phase of the twe output alternating voltage,so it has full degree-of-freedom to design the control strategy. It achieves speed control using traditional PI strategy,based on it proposing a kind of adaptive speed control strategy based on genetic neural network,it contains two departments, NNI and NNC. The NNI identifies the real-time condition of USM,with the result the NNC calculates the controlling value.In order to improve the learning speed of NN,network structure and initial weigths are optimized by genetic algorithm, the experimental results confirm the feasibility of the method. KEY WORDS:ultrasonic motor,adaptive control,DSP,genetic algorithm,neural network Dissertation Type:applied research 第 1章 绪论 1 第1章 绪论 1.1 引言 超声波电机 USM 是上世纪 80 年代发展起来的一种新型电机 与传统电 磁电机通过电磁耦合来传递能量不同 USM 利用压电陶瓷的逆压电效应 通过 弹性体的共振把压电陶瓷的振动放大并通过与转子的摩擦作用 把压电陶瓷的振 动能量转变为转子的旋转动能 因为特殊的运行机理使其具有许多传统电磁电机 不具有的优点 低速大转矩 便于微型化 运行平稳无噪声 断电自锁 响应速 度快以及抗电磁干扰等 因此比电磁电机更适合于非连续运动领域 纳米级控制 领域等应用场合[1] 如今 USM 已在一些领域得到运用并且发挥了巨大作用 随着 USM 卓越 性能日益被人们认识 在电机直径小于 14cm 尺寸范围内将很大程度取代传统电 磁电机 在我国开展 USM 的研究与应用 对工业控制 仪器仪表 办公自动化 等领域的技术革新有很大的推动作用 对航空航天应用前景和市场价值也能够带 来很大的经济和社会效益[2] 但由于 USM 运行的非线性 其驱动控制系统的优 劣直接影响到 USM 卓越性能的发挥 所以开展 USM 驱动控制系统的研究与开 发对 USM的应用与推广势必会起到巨大的推动作用[3] 1.2 超声波电机国内外发展状况 国外对于 USM 的研究开始较早 主要集中在日本 美国和欧洲 但是在 USM 应用侧重点方面却有所不同[4] 特别是上世纪八十年代以来 发达国家都 在对超声波电机进行大力研究 并在很多方面得到了应用 尤其是日本 目前 它在超声波电机的研究和应用上都处于领先地位 掌握着世界上大多数超声波电 机技术发明专利[5] 现在几乎各知名大学和许多公司都在进行超声波电机的研究 和生产 目前 在国外除环形和棒型行波型 USM 己开始批量生产和应用的同 时 新型的 USM 研究仍在不断的进行 例如 大扭矩 USM 微小型 USM 和集 成式 USM 高分辨率直线型 USM 非接触式超声波电机 双自由度 三自由度 超声波电机 我国在该研究领域起步较晚 于 20 世纪 80 年代末开始超声波电机的研 究 90 年代后才有较多的研究单位 人员和资金投入 先后有十几个单位开展 了超声波电机的研究 在电机的结构和驱动控制方面 各高校和科研单位的侧重 河南科技大学硕士学位论文 2 点有所不同 但基本上涵盖了目前己经出现的电机类型 反应了国内在超声波电 机研究领域所做的工作 虽然取得了不少的研究成果 但目前的水平主要处在理 论研究与实验阶段[6] 到目前为止 尚未进入商业应用 目前,国内研究单位正 在进行的研究包括: 1 微型 USM以及 USM的建模和设计理论的研究 2 USM 产业化应用研究:包括环形行波型 USM 和棒形扭转复合型 USM 的 产业化生产技术研究 驱动控制装置的小型集成化问题的研究等 3 新型 USM运动机理和结构的研究 如大力矩 USM 无接触式 USM 4 USM 驱动控制技术的研究:包括 PID 控制 自适应频率跟踪控制 模糊 控制 人工神经网络控制技术等 5 USM 实验及测量技术方面的研究:包括压电材料高电压激励下特性参数 的测量 USM 等效电路参数的测量 USM 瞬态和静态运行特性测量等 但从总 体上看 国内研究的深度和广度 特别在实用化方面和国际水平有较大的差距 至今尚未见到有国产超声波电机商业应用的报道 仍有一些根本性的问题有待解 决 1.3 超声波电机驱动控制技术的发展 超声波电机技术涉及材料学 机械学 电力电子学 控制理论以及生产工艺 等诸多领域 其性能亦受众多因素的影响 超声波电机本身具有良好的控制性 能 但这需要合适的控制技术促使它发挥出来[7] 因此 控制技术直接关系到超 声波电机的性能发挥 从而影响超声波电机的应用和推广 由于超声波电机的结构特点和运行机理 其输出特性会随着环境温度 摩擦 损耗 预压力 驱动器激励频率等因素的变化而变化 上述因素决定了它不能像 电磁步进电机那样在开环系统下工作 而必须采用闭环控制才能充分发挥出它潜 在的性能 此外 超声波电机在实际应用中还需对其位置 速度或扭矩进行控 制 因此 超声波电机控制的目的在于克服电机自身缺陷和不足 改善其输出性 能 发挥它固有的良好控制特性 最终实现高品质输出[8] 从行波性旋转超声波电机运行机理来看 其控制的实质在于改变行波的波 幅 速度以及椭圆轨迹 因此 相应的控制量为电压幅值 频率和相位差 1 调压控制 由压电振子的行波残生机理和椭圆运动方程可知 调整两相 驻波的幅值可以改变行波的波幅和椭圆的形状 这种方式存在两种情况:一是两 相振幅相等 二是两相振幅不相等 在一定范围内 驱动电压值与驻波振幅呈线性关系 因此 通过调节压电陶 第 1章 绪论 3 瓷元件的激励电压 可以实现线性调速 当两相驻波的幅值不相等 相位差为 90度时 虽可以达到调速的目的 但由于两相驻波振幅不相等会导致定子表面 各质点的椭圆运动轨迹发生畸变 定子上各质点和转子接触不均匀 电机转速不 稳定 因此这种调速方式有较强的非线性 实际工作中很少采用 2 调频控制 调节激振频率可以控制定子的共振状态 进而调节超声波电 机的转速 但在这种控制方法中 频率与速度之间没有很好的线性关系 3 调相控制 在固定激励电压和频率的条件下 调节两相激励电压的相位 差同样可以实现改变电机转速的目的 这种方法也存在相位差与转速之间没有很 好线性关系的问题 当相位差从-90 度到+90 度连续变化时 电机的转速从反转 的最大速度到正传的最大速度 但在 0度附近的一定区域内存在死区 相位差与 速度之间为非线性关系[9] 表 1-1 为上述三种控制方式的比较 结果表明 频率调节比较适用于速度控 制 而相位差调节比较适用于位置控制 表 1-1 超声波电机调速机理与方式比较 Tab.1-1 The comparation of the way and mechanism about USM’s velocity modulation 控制量 调速机理 优点 缺点 电压幅值 改变行波幅值 线性调速 驱动器简单 调速范围小 死区 大 低速扭矩小 电压频率 改变定子的共振状态 响应快 易于实现低速启 动 电源简单 存在非线性 稳定性 较差 相位差 改变定子表面质点运动 的椭圆轨迹 换向简单平滑 调速平稳 易于控制 低速激动困难 电路 复杂 20世纪 90年代初至今 以 Yuji,Senjyu 林法正等为代表的学者展开了超声 波电机伺服定位和速度控制的研究 研究内容为 利用传感器获取电机的状态 位置 速度等信息作为反馈信号 设计各种不同的控制算法 以驱动电压 频 率 相位或其组合为控制变量 实现超声波电机在变负载下的自适应 高精度 快速响应和稳定的位置或速度控制 现将几种控制算法的主要特点归纳如下 1 固定增益或变增益 PI 控制器 固定增益的 PI 控制器系统比较简单 易 于实现 但参数设置困难 难以满足超声波电机的性能要求 而能克服上述缺点 的可变增益的 PI 控制器 则需预先根据电机的工作状态 环境和负载等条件的 变化确定相关参数 实际操作难度较大 2 自适应控制器 自适应方法是目前应用到超声波电机控制中一种较成熟 的方法 主要有模型参数自适应控制器和自校正控制器 它能在线辨识系统参 河南科技大学硕士学位论文 4 数 随时补偿位移或速度的误差 3 模糊控制器 模糊控制方法是应用模糊集合理论和模糊推理技术的一种 智能控制方法 该方法不需要知道被控对象的数学模型 仅需要根据操作控制经 验或电机运行数据构建模糊推理规则 选择模糊推理方法 模糊控制器具有一定 的自适应能力和鲁棒性 但在某些特定场合 当系统参数变化时 控制器的响应 轨迹会变化得很剧烈 很难实现高精度的伺服控制 因此 通常将它与神经网络 等技术结合起来使用 4 神经网络控制器 神经网络采用大量的神经元和连接权 实现输入输出 信号的非线性映射功能 且具有自适应 自学习和容错功能 结合超声波电机的 特点 以台湾林法正为代表的学者广泛研究了神经网络在超声波电机中的应用 神经网络控制器能够获得较好的控制精度 然而 随着网络规模的扩大 需要大 量用于训练的实验数据 且运算和学习速度慢 控制系统的响应速度受到限制 5. 混合控制器 由于以上方法各有利弊 众多学者提出了很多混合性控制 器 如模糊神经网络控制器模糊 PID控制器自适应模糊控制器滑模变结构模型跟 踪控制器等 这些方法在超声电机控制中都有应用 有一定效果 但离 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 应用 还存在一些差距 今年来 有一些学者将非线性控制理论和遗传算法等技术引入 超声波电机的控制中 其控制效果以及工程应用前景还有待进一步提高和发展 综上所述 随着超声波电机的实际应用 对它稳定性 定位精度 速度跟 踪 输出功率 系统效率等指标提出了更高的要求 期望研制出与电磁式伺服电 机和步进电机一样技术成熟功能完善的超声波电机伺服控制器 但在 USM 精确 数学模型问世之前 对于超声波电机的控制仍然是依赖新型高速微处理器 运用 智能控制算法跟踪超声波电机参数的变化 实时计算最优控制输入的方式 所以 智能控制将是超声波电机控制方式今后发展的一个主要方向 1.4 本文的主要工作 本文主要研究了行波型 USM 的控制策略,具体内容如下: 首先了解了超声 波电机研究的现状和发展 特别是驱动控制技术的特点和发展 其次 对基于 DSP 的超声波电机驱动控制电路进行了介绍 利用该电路测得空载下 USM 的变 频调速特性. 然后,研究了 USM 的速度优化控制方法 首先利用传统的 PI 控制 策略对电机进行了控制 进一步了解了其特性 在此基础上提出了一种基于遗传 神经网络的智能控制方法 利用 DRNN 神经网络对电机参数进行辨识 根据辨 识结果计算控制量对电机进行控制 网络的结构和初始权值应用递阶遗传算法进 行离线优化 并且给出了算法具体的实现方法 最后给出实验结果 第 2章 超声波电机驱动控制电路 5 第2章 超声波电机驱动控制电路 2.1 引言 一个完整的超声波电机控制系统主要由硬件部分和软件部分组成 超声波 电机是利用两相具有一定频率 幅值和相位差的正弦电压来驱动的[10] 由于电机 本身呈容性 在采用适当措施的情况下可以使用方波电压来驱动 USM 根据其传 动原理 一般采用以下四种控制方法 (1)调频控制 通过调节驱动信号的频率 来实现 (2)调压控制 可以通过调节 PWM 波的占空比或其它方法来实现 (3)调 相控制 通过调节两相驱动信号的相位差来实现 (4)正反脉宽调节控制 通过 调节电机正反转脉宽比例来实现速度控制[11] 2.2 超声波电机驱动控制电路的基本要求 驱动控制电路包括超声波电机驱动控制器 上位机还有反馈元件;软件部分 包括通讯部分和控制算法部分[12] 一般情况下 软件是依赖于硬件的 在确定系 统硬件方案的时候就必须考虑到软件的编写问题[13] 根据本章引言中对超声波电 机控制要求的介绍 控制系统的设计有如下需求 1 驱动控制器能够产生两相正弦波或方波 如前所述 超声波电机可等效 成一个容性负载 因此可将驱动信号中的高次谐波予以滤除[14] 以得到满足超声 波电机驱动控制需要的近似正弦波 但是要注意的是利用方波驱动时 电机的功 率不能太大且必需使电机工作在谐振点附近[15] 2 驱动控制器具有调频功能 超声波电机驱动频率一般在 20kHz~60kHz 之 间 且谐振频率还会随着负载 温度等一系列因素的影响而发生飘移 因此驱动 频率必须在需要的范围内连续可调 3 驱动控制器应具有调压功能 调节驱动信号幅值大小可以改变超声波电 机的转速[16] 而且驱动电压与电机转速之间有近似线性的关系 在某些场合调压 控制更为方便 因此要求控制驱动器具有调压功能 4 驱动控制器具有调相功能 一般情况下两相驱动信号的相位差固定在 90 度 但是作为可行的控制手段之一 高性能控制中通常需要对驱动信号的相位差 进行调节[17] 同时 相位差的正负变化可以改变电机转向 因此驱动控制器应具 有调相功能[18] 5 驱动控制器可接光电编码器的脉冲输出信号 从而便于实现闭环数字控 河南科技大学硕士学位论文 6 制[18] 6 驱动控制器具有 CAN 总线接口 可以使得控制器方便的连接到 CAN 总 线上 便于多机联合控制[19] 7 驱动控制器具有计算机接口 便于将采集的数据传输到计算机进行处理 [19] 8 驱动控制器中的控制芯片 需要有足够的计算能力 可以加载复杂的超 声波电机控制算法[20] 同时驱动控制器中的程序存储容量也应该足够大[21] 9 上位机具有通讯接口 可以方便的与驱动控制器进行通讯 可以发送控 制命令给驱动控制器 让其按照用户的需求运行 可以接收驱动控制器发送的电 机运行状态参数[22] 2.3 超声波电机驱动控制电路 控制部分是整个系统的核心 本文采用 DSP56f801 芯片 该芯片是一种 16 位定点 DSP芯片 片内时钟频率为 40 MHz 其强大的运算功能和片内专门为电 机控制而设计的 PWM 控制接口 A/D I/O 输入/输出接口 定时 中断 通讯 以及片内存储器等可以满足超声波电机的调频 调压 调相控制 因此只需将 PWM 模块产生的控制信号经 IR4427 隔离放大后输入变频驱动电路即可驱动超 声波电机 将光电编码器产生的正交编码信息接定时器内部的正交解码单元 (QEP)即可实现转速及转角的测算 这样使得外围接口电路的设计大为简化 控 制部分在系统中的作用如图 2-1 所示 主要包括 4 路 PWM 控制信号的产生 测速 通讯及控制算法的计算 在实际控制中由于 PWM模块工作在中心对齐方式下 且允许半周期重载 PWM0 与 PWM1 PWM2 与 PWM3 为互补模式 因此可以通过在半周期整数 倍时刻向 PWM计数模寄存器 PWMCM PWM计数值寄存器 PWMVAL0及 PWMVAL2 PWM死区寄存器 PMDEADTM写入不同的值来改变 4路两两互补 PWM 信号的频率 相位差及占空比 两路互补 PWM 信号如图 2-2 所示 其中 计数模寄存器 PWMCM 的值决定驱动信号的周期 其值越大周期越小反之相 反 计数值寄存器 PWMVAL0 及 PWMVAL2 的值决定了驱动信号的相位差 PWM 死区寄存器 PMDEADTM 的值决定了驱动信号的占空比 其值越大占空比 越小反之相反 第 2章 超声波电机驱动控制电路 7 P W M 模 块 A D C 正交 解码 电路 CANSCI Flash 程序 存储 数据 存储 隔离放大 PWM0 PWM1 PWM2 PWM3 整 流 光 电 编 码 器 USMPHAU USMPHBU USM 驱动系统 + -- Vd ISOU QEP-A QEP-B Index PC机 多机协同 DSP56f801 USM 双推挽逆变电路 S1 S2 S3 S4 A B GND 图 2-1控制系统结构框图 Fig.2-1 Control system diagram 因此可以方便的对驱动信号的三个参数进行调节 为了能有效驱动功率放大级的 开关元件及抗干扰因素的考虑 需对驱动信号进行隔离放大 本电路采用的是两 图 2-2 两相互差 90度 PWM信号 Fig.2-2 Two PWM signal missing 90 mutually 片 IR4427 芯片 它集控制电路 电平转换 低阻抗输出等为一体 该电路仅需 要一路辅助电源供电 几个外围分立元器件就可使双推挽逆变电路的逻辑控制信 河南科技大学硕士学位论文 8 号与MOSFET栅极器件完整连接 这使得电路结构大为简化 对于驱动控制信号必须经过逆变 升压后才能满足超声波电机驱动控制的需 要 常用的逆变器有 推挽式逆变器 半桥式逆变器及全桥式逆变器,由于推挽 式逆变器需要的元器件较少,且不需要高压直流电源,故本系统采用 0 两相推挽逆 变器[23],如图 2-3 所示 为了和超声波电机的等效电容相匹配 输出端应该并联 匹配电感 以实现调谐 变阻 升压的作用 另外需要注意的是必须确保 MOSFET 漏源极之间的最大电压 VDS 必须大于直流电压的 2 倍 同时为了使上 下两个开关管器件不会发生直通 必须使同一相的两路 PWM 信号之间插入适当 死区 为了对驱动控制系统进行检验 现分别对频率 相位差和电压进行调节 其波形如图 2-4到 2-6所示 12V T1 T2 L1 L2 S2 S3 S1 USM 隔 离 放 大 A相逆变 B相逆变 S4 图 2-3两相推挽驱动电路 Fig.2-3Two-phase push-pull drive circuit 其中图 2-4是通过调节 PWM波的频率来实现调节两相驱动电压频率的 其 中 a图是低频时电压波形 b图为高频时电压波形 从图中可以看出随着频率由 小到大变化 电机端输入电压先是由大变小 当达到最小值时 此时对应的驱动 频率即为电机的谐振频率 当输入频率大于谐振频率继续增大时 电机输入端电 压又开始从小到大变化 造成此种现象的原因是由于当输入频率为电机谐振频率 时 由于电机内部发生谐振此时输入阻抗最小 当输入频率远离谐振频率时电机 输入阻抗又会逐渐增大 导致电机输入端电压升高 谐波含量明显增多 从保护 电机的角度出发输入频率与谐振频率的差值不能太大 以免由于电机端输入电压 太大击穿电机内部压电陶瓷损坏电机 第 2章 超声波电机驱动控制电路 9 a低频时电压波形 b 高频时电压波形 图 2-4调节频率时电压波形 Fig.2-4 Voltage waveform by adjusting frequency 图 2-5 为调节相位差电压波形 a 图为两相驱动电压相位差 0 度时电压波 形 b 图是两相驱动电压相位差 90 度时电压波形 从图中可以看到 虽然保持 输入频率为电机的谐振频率 但是随着输入两相电压相位差从 90 度向 0 度变化 过程中 电机输入端电压波形也随之发生了较为巨大的变化 具体表现在 当相 位差保持 90 度电机谐振良好 输入端电压也近似正弦 当相位差逐步减小时 输入端电压波形发生较为严重畸变 电压幅值 谐波含量明显加大 这是由于当 两交变电压在定子上合成行波时 根据波动理论需要两相输入电压的相位差为 90度 因此从效率角度来考虑 只有当相位差为 90度时 效率是最高的 图 2-6 为电压调节时的电压波形 其中 a 图为低压时电压波形 b 图为高压 时电压波形 从图中可以看出通过对死区寄存器的修改可以实现对输出电压的调 节 这是由于 输入功率放大单元 PWM 信号频率不变时 改变占空比可以使单 位时间内传递到电路输入端的能量增加 在此表现为输出电压幅值的增加 由于 河南科技大学硕士学位论文 10 a 相位差 0度时电压波形 b 相位差 90度时电压波形 图 2-5 调节相位差时电压波形 Fig.2-5 Voltage waveform by adjusting phase 电机本身为容性负载 故在开关管均处于关断状态时 电机本身可以存储一 定量的能量 这表现为虽然输入占空比很小时 电机输入端电压波形也不会出现 零电压区域 通过对 PWM 波频率 相位差和占空比的调节可以实现两相驱动电压频率 相位差和电压幅值的调节 满足超声波电机驱动与控制的需要 a 低压时电压波形 第 2章 超声波电机驱动控制电路 11 b 高压时电压波形 图 2-6 调压时电压波形 Fig.2-6 Voltage waveform by adjusting voltage 在闭环控制时 需对电机转速和孤极反馈电压进行反馈 由于 56f801DSP 芯片内置正交解码单元(QEP) 因此可以直接将光电编码器产生的反馈信号接相 应的计数器输入引脚 对于孤极反馈电压 56f801DSP 同样为我们提供了方便的 接口方法 其内置的模数转换器(ADC)可以同时采集 8 路模拟信号 完全可以满 足孤极电压的反馈采集的需要 但是由于反馈电压峰值比较大 在送入内置 ADC 模块时 需对反馈电压进行分压处理 以保证 56f801DSP 芯片的安全工 作 56f801DSP 芯片上总共提供了 3 种与外部设备通信的放式 CAN 总线 SPI 总线和 SCI 方式 其中 SCI 方式是最方便的一种 即一个数据接收引脚 一个数据发送引脚和电源引脚 因此与 PC 机连接极为方便 不需要添加任何的 插卡且上下位机的通讯程序编写都比较简单 但是由于 DSP 的逻辑电平与 PC 机串口通信电平不兼容 须经过电平转换才能与 PC 机的 RS-232 接口相连 控 制系统采用了符合 RS-232 标准的驱动芯片 MAX232CSE 进行串行通信 整个 接口电路简单 可靠性高 2.4 本章小结 本章对超声波电机驱动控制特点进行了介绍 根据其特点对超声波电机控 制驱动电路应具备的功能进行了总结 最后根据其功能要求对驱动控制电路进行 了测试 测试结果表明了驱动控制电路的合理性 第 3章 超声波电机转速的 PI控制研究 12 第3章 超声波电机转速的 PI控制研究 3.1 引言 超声波电机是一种新型的电机 它有许多电磁电机所没有的特性 可以用于 很多特殊的场合 超声波电机虽然结构简单 体积小 但是其运行机理复杂 到 目前为止其精确的数学模型还没有完全建立 超声波电机运行机理不同于传统电 磁电机 非线性机理与特征亦不相同 因而其控制策略应在借鉴传统电磁电机控 制方法的基础上有所改变 本章介绍了采用比例积分(PI)调节来对超声波电机进 行速度控制的方法[24] 3.2 PI控制器控制方法 将偏差的比例(P) 积分(I)通过线性组合构成控制量 对被控制对象进行控 制 故称控制器 在模拟控制系统中 控制器最常用的控制规律之一是 PI 控制 [25] 模拟 PI 控制系统原理框图如图 3-1 所示 系统由模拟 PI 控制器和被控制对 象组成 比例P 积分I 被控对象 Xi(t) Xo(t)e(t) u(t) +_ ++ 图 3-1 模拟 PI控制器系统原理框图 Fig.3-1 The principle block diagram of simulate PI controller PI 控制器是一种线性控制器[26] 它根据给定值 Xi(t)与实际输出值 XO(t)构成 控制偏差 e(t) 计算过程如 3-1式所示 ( ) ( ) ( )i oe t X t X t= − (3-1) 然后对偏差信号进行比例 积分运算变换后形成一种新的控制规律[27] 即 0 1( ) [ ( ) ( ] t p i u t K e t e d T ι ι= + )∫ (3-2) 河南科技大学硕士学位论文 13 其控制规律写成传递函数的形式为 ( ) 1( ) (1 ) ( ) p i U sG s K E s T s = = + (3-3) 式中 称为比例系数;Ti 为积分时间常数;To 为微分时间常数;U(s), E(s)分别 为控制器输出信号 U(t)和控制偏差信号 E(t)所对应的拉氏变换式 简单说来 PI 控制器各校正环节的作用如下 1 比例环节即时成比例地反映控制系统的偏差信号 e(k)一旦产生 控制器 立即产生控制作用 以减少偏差 2 积分环节主要用于消除静差 提高系统的无差度 积分作用的强弱取决 于积分时间 Ti Ti越小 积分作用越强 反之则越弱[28] 在数字系统中使用的是数字式 PI 控制器 数字式 PI 控制器算法分为两种: 位置式 PI控制算法和增量式 PI控制算法 1 位置式 PI控制算法 在计算机控制系统中 每次将采样时刻的值 与给定值比较得出偏差量 然 后按照数字 PI控制算法公式(公式(3-4))计算控制量 0 ( ) [ ( ) ( )] k i j Tu k Kp e k e j T = = + ∑ (3-4) 式中 u(k)为计算机第 k 次采样时刻的输出值 e(k)为计算机第 k 次采样时刻的偏 差值 Kp为比例系数 Ti为积分系数 T为采样周期 k为采样序号 计算机输出的 u(k)是用来直接控制执行机构的 u(k)的值和执行机构的位置 是一一对应的 所以通常称公式(3-4)为位置式 PI 控制算法 但这种控制算法存 在一个明显缺点:由于是全量输出 因此每次输出均与过去的状态有关 在计算 时必须对 e(k)进行累加 计算机运算的工作量比较大[29] 而且 因为计算机输出 的 u(k)对应的是执行机构的实际位置 如果计算机出现故障 u(k)的大幅度变 化 会引起执行机构位置的大幅度变化 而这种情况往往是生产实践中不允许 的 在某些场合 还可能造成重大的生产事故[30] 2 增量式 PI控制算法 所谓的增量式 PI 是指数字控制器的输出只是控制量的增量 u(k) 当执行 机构需要的是控制量的增量时[30] 由公式(3-4)可导出提供增量的 PI 控制算式如 公式(3-5)所示 ( ) [ ( ) ( 1)] ( )u k Kp e k e k Kie k∆ = − − + (3-5) 虽然增量式控制只是在算法上作了一点改进 但却带来了不少优点 由于计算机 输出增量 所以误动作时影响小,必要时可用逻辑判断的方法去掉 其次 手动/ 第 3章 超声波电机转速的 PI控制研究 14 自动切换时冲击小 便于实现无扰动切换[31] 另外 当计算机发生故障时 由于 执行装置或输出通道具有锁存功能 故障仍然可以保持原值 最后,算式中不需 要累加 控制增量 u(k)的确定仅与最近 k 次的采样值有关 所以较容易通过加 权处理而获得比较好的控制效果[32] 3 PI调节控制方法在超声波电机控制系统中的运用 用传统的增量式 PI 控制算法分别来调节两相驱动信号的占空比和相位差进 行速度控制[33] 其定义为如下式(3-6) 式(3-7) ( ) ( 1) [ ( ) ( 1)] ( )p v v v i TD k D k K e k e k e k T = − + − − + (3-6) ( ) ( 1) [ ( ) ( 1)] ( ) * p v v v i Tk k K e k e k e k T δ δ= − + − − + (3-7) 式中 D(k)为占空比 (k)为相位差 ev(k)为转速误差 Kp Ti Kp* Ti*分 别为利用占空比控制及相位差控制时的比例系数及积分时间 从公式(3-6) (3-7) 中可以看出 PI 控制器是线性的[34] 对有时间延时的系统积分作用可能导致振 荡 常引起快速性和超调量之间的矛盾[35] 增大比例系数 Kp Kp*,通常情况下可 以加快系统响应 在有静差的情况下 有利于减少静差 但是过大的 Kp Kp*会 使得系统的稳定性变差 产生较大的超调 减小积分时间 Ti Ti*系统静差的消 除加快 但系统的稳定性变差[36] PI调节控制系统的原理框图如下图 3-2所示 PI调节控制系统的程序框图如下 图 3-3所示 转 换 器 控制器 USM 光电编码器 R(k) Y(k) e(k) e(k-1) 图 3-2 PI调节控制系统的原理框图 Fig.3-2 The functional block diagram of PI regulating control system 4 PI控制器参数的确定 从以上的论述可以认识到 PI 控制器的控制参数直接影响到控制效果的优 劣 因此必须对控制参数进行整定 整定 PI控制器参数的方法主要要有两种 河南科技大学硕士学位论文 15 开始 设e(k-1)=0 本次采样值 Y (k)输入 计算偏差 e(k)=R(k)-Y(k) 计算控制量 u(k) 输出 u(k) 为下一个时刻做准 备e(k)—>e(k-1) 采样时刻 到了吗 被 控 对 象 测 速 驱 动 N Y 图 3-3 增量式 PI 控制算法的程序框图 Fig .3-3 Increase type PI control algorithm program block diagram 一种是基于被控对象数学模型 如:经典的 PID 控制器参数整定方法如 Z-N,CHR, Cohen-Coon 法等 主要通过理论计算得到 另一种是工程整定的方法 主要是 在线直接调整参数[37] 由于超声波电机至今没有精确的数学模型 本系统采用两 种方法结合确定控制器的参数 通过试验得到超声波电机转速与电压 相位差间 关系曲线如图 3-4 3-5所示 0.1 0.15 0.2 0.25 100 120 140 160 180 Occupies ratio S p e e d (r /m ) -100 -50 0 50 100 -200 -100 0 100 200 Phase(degree) S p e e d (r /m ) 图 3-4 超声波电机转速-占空比曲线 图 3.5 超声波电机转速-相位差曲线 Fig.3-4 The speed –occupies diagram of USM Fig.3.5 The speed –phase diagram of USM 第 3章 超声波电机转速的 PI控制研究 16 从图中可以看出上述两条曲线近似直线和正弦曲线, 由于图 3-4 所示转速特 性曲为线性曲线，故可通过传统的传递函数建立其数学模型，其 PI 控制模型框 图如图 3-6所示： 图 3.6 超声波电机 PI控制模型框图 Fig.3.6 PI control model diagram of USM 其中 USM转速-占空比传递函数如式 3-8所示： 1 2 2 3 ( ) KG s s K s K = + + (3-8) 式中 K1 、K2、K3 为待定系数，通过上述硬件平台对电机做转速响应实验 得到 USM 开环下的响应时间约为 2ms，图 3-4 中直线斜率约为 565，即放大比 为 565，结合以上条件求得 K1=5465949821、 K2=5645、K3=9677419。经典的 PI 控制器参数整定方法，通过把控制对象拟合成一阶惯性环节： ( ) 1 e s K LG s T = + (3-9) 依据临界振荡原则用经验公式进行整定。对于系统模型不是一阶惯性环节 的，可以通过阶跃响应转换计算求其模型拟合的对应参数增益 K、延迟时间 L 和空闲时间 T[38]，如图 3-7 所示，其中直线为曲线拐点处的切线。再按表 3-1 计 算。得到表 3-2所示的结果。 0 0.5 1 1.5 2 x 10 -3 0 100 200 300 400 500 600 Time(s) G ai n 图 3-7 阶跃响应曲线 Fig.3-7 Step response curve 河南科技大学硕士学位论文 17 对式 3-8 通过求其阶跃响应转换计算其模型拟合的对应参数得 增益 K =565 延迟时间 L =0.0000794 和空闲时间 T =0.0008607 代入表 3-1 分别求得 三种整定方法的整定值 列于表 3-2 表 3-1 PID参数整定方法 Tab.3-1Parameter determination method of PID Kp Ti Z-N 0.9/a 3L CHR 0.6/a 4T Cohen-Coon 0.9 0.92(1 ) 1 r a r + - 3.3 3 1 1.2 r L r - + 其中 /a kL T= , /( )r L L T= + 表 3-2 PID参数整定结果 Tab.3-2 Parameter determination result of PID Kp Ti Z-N 0.001727 0.0002382 CHR 0.001152 0.0003176 Cohen-Coon 0.001874 0.0002196 3.3 仿真分析 阶跃信号 斜坡信号和正弦信号是实际应用中最为普遍的输入信号 为进 一步比较三种方法所得整定参数的优劣 分别以上述三种信号作为输入信号进行 仿真 由图 3-8可见 Z-N法整定结果响应速度较快 调整时间较短 斜坡跟踪 曲线与理想曲线较为吻合 且跟踪误差较小 系统稳定 不过超调较大 这是由 于在利用 Z-N法整定 PI控制器参数时 从表 3-1 3-2可以看出 比例系数 Kp 较大而积分时间Ti较小 从前面对PI控制器的介绍我们知道比例系数Kp越大对 于消除系统误差越有利 同时会使系统超调变大 同理我们知道积分时间越小控 制器积分作用越强 对于消除稳态误差越有利 同样太强的积分作用同样会使系 统超调加大 第 3章 超声波电机转速的 PI控制研究 18 0 1 2 3 4 5 x 10-3 0 0.5 1 1.5 2 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 0 1 2 3 4 5 x 10-3 -2 0 2 4 6 x 10-3 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 实际转速 实际转速 a 阶跃输入 b 斜坡输入 图 3-8 Z-N法整定响应曲线 Fig.3-8 Response curve determined by Z-N 0 1 2 3 4 5 x 10-3 0 0.5 1 1.5 Time(sec) S pe ed (s/ m ) 0 1 2 3 4 5 x 10-3 -2 0 2 4 6 x 10-3 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 实际转速 给定转速 a 阶跃输入 b 斜坡输入 图 3-9 CHR法整定响应曲线 Fig.3-9 Response curve determined by CHR 图 3-9为应用 CHR法整定 PI控制器参数所得的响应曲线，从图中我们不难 看出，系统超调较 Z-N 法小，但是在跟踪斜坡输入时，跟踪误差较大。这是由 于运用 CHR 法整定的比例 Kp 系数最小、积分时间 Ti 最长，因而积分作用最 弱，从而导致超调最小，跟踪输入能力最差，系统误差也就最大了。 由图 3-10 可以看出，Cohen-Coon 法整定结果响应速度较快，调整时间较 短，斜坡跟踪曲线与理想曲线也比较吻合，跟踪误差较小、系统比较稳定。这是 由于 Cohen-Coon 法整定的参数比例系数 Kp 最大，且积分时间最短，从而导致 积分系数最大，在消除系统静差方面是最为有效的，但是同时使系统超调变大。 河南科技大学硕士学位论文 19 0 1 2 3 4 5 x 1 0 -3 0 0 . 5 1 1 . 5 T i m e ( s e c ) S p e e d (r /m ) 0 1 2 3 4 5 x 1 0 -3 -2 0 2 4 6 x 1 0 -3 T i m e ( s e c ) S p e e d (r /m ) 实际转速 给定转速 a 阶跃输入 b 斜坡输入 图 3-10 Cohen-Coon法整定响应曲线 Fig.3-10 Response curve determined by Cohen-Coon 3.4 实验结果及分析 利用上述整定参数进行数字增量式 PI 控制器设计 并且通过实地实验对整 定参数进行微调 直到得到较理想控制效果 由于初设控制器参数来自仿真结 果 因此可以大幅减小微调时间 在空载情况下 设定转速为 50 转/分,先在开环下运行,得到如图 3-11 所示转 速-时间关系曲线 从图中可以看出在固定频率 占空比和相位差的情况下 电 机的转速开始下降很快 而一段时间后转速又趋于恒定.其原因是超声波电机旋 转 定转子间摩擦生热 温度升高 转速下降 而当定转子间达到热平衡时转速 就趋于恒定 分别选择电压 相位差为控制变量 通过 PI 调节 得到如图 3-12(a) (b)所 示阶跃输入转速-时间曲线 从图中可以看出稳态性能有了明显提高 转速基本 趋于恒定 这是由于在 PI 调节闭环下运行时 由于可以通过反馈不断调节两相 驱动电压的电压和相位差 使速度偏差得到及时修正,因而可使转速恒定 从图 3-12(a)可以看出响应时间较之图 3-12(b)要短且稳定误差比图 3-12(b)小 这是由 于超声波电机的转速-电压特性近似线性 而转速-相位差曲线近似正弦曲线 具 有严重的非线性缘故造成的[39] 分别选择斜坡和正弦信号作为输入信号 得到图 3-12(c) (d)所示转速-时 间曲线 较之与在阶跃输入下可以得到较好控制效果 在斜坡和正弦信号输入 下 转速偏差均比较大 这是由于采用的电机近似线性化模型是在电机静态情况 下建立的 而电机运行的过程实际上是一种动态过程 随着电机运行时间的加 长 电机的工作状态也会发生变化 从而导致先前整定的参数不再适合电机的工 作状态 控制效果变差[40] 第 3章 超声波电机转速的 PI控制研究 20 0 10 20 30 40 0 20 40 60 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 图 3-11 开环运行转速曲线 Fig.3-11 The open-loop speed curve 0 10 20 30 40 0 20 40 60 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 0 10 20 30 40 0 20 40 60 Time(sec) S pe ed (r/ m ) a 阶跃输入电压控制 b 阶跃输入相位差控制 0 10 20 30 0 20 40 60 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 实际转速 给定转速 0 10 20 30 40 10 20 30 40 50 60 Time(sec) S pe ed (r/ m ) 实际转速 给定转速 c 斜坡输入相位差控制 d 正弦输入相位差控制 图 3-12 PI调节转速曲线 Fig.3-12 The speed curve adjusted PI 3.5 本章小结 本章对超声波电机速度控制系统特性进行了研究，运用 PI 控制策略对超声 波电机进行了速度控制，对控制特性进行了测试与分析。通过本章工作，对 USM 控制非线性有了更为深入的了解，为下文工作提供了基础。 第 4章 基于遗传神经网络的超声波电机转速控制研究 21 第4章 基于遗传神经网络的超声波电机转速控制研究 4.1 引言 在被控对象精确数学模型已知的情况下 运用经典控制理论可以对被控对 象实施符合预期的有效控制[41] 但是由于超声波电机至今还没有建立适合于控制 应用的数学模型且具有非线性 时变性[42] 因而运用第三章中整定的 PI 参数对 电机进行实际控制时 无法得到满意的控制效果 本章给出一种基于遗传神经网 络的控制策略 神经网络的结构和初始权值运用递阶遗传算法离线优化 神经网 络对电机参数进行实时辨识 通过辨识结果计算控制量对电机进行实时控制 4.2 超声波电机转速自适应控制 自适应控制指控制器应当具有修正自己的特性以适应对象和扰动的动