1、PDF外文：http:/ 1 中文 2300 字 对交变电流伺服系统 的 单神经元 PID滑模平行复合控制张莹，李鹏，吴文江 摘 要 考虑 到应用于 交流电位置伺服系统 的 负载转矩和惯性矩的变化 和 强干扰 ，在此基础上，提出了 单神经元 PID 和滑模平行复合控制策略 。 一 个由 位置环和单神经元PID 控制器 的 一个滑模变结构控制器 组成的 并行结构 被设计出来。 滑模控制抑制参数扰动和负荷扰动 ，单神经元 PID 控制实现了 传统 PID 控制器 的 比例、积分、微分参数的在线调整 。 仿真结果表明 ,所设计的 平行复合控制器 ， 能保证 静态和
2、动态系统 的 性能。 关键词： 单神经元 PID 控制； 滑模变结构控制 ； 交流电伺服系统 ； 复合控制 ；并行结构 1 介绍 永磁同步电机 是 机床传输 的主要 执行机构 。它的控制结构由 电流环、速度环 和位置环 组成。在 传统的机床伺服系统 中， 带有 PI 或 PI 控制的 速度环和位置环 ，被用来确保高精度的位置控制，良好的 跟踪性能 和定位不会产生连续 振荡 。 由于这种传统控制没有考虑到 模型和参数不确定性 的非线性，很难适应惯性时刻的 变 化和强烈的干扰。 近年来，单神经元 PID 控制和 滑模变结构控制 被广泛应用
3、于 交流电伺服系统 中。滑模变结构 的优点能够 适应系统参数变化 ，并且 不容易受到外界的干扰 。 单神经元PID 控制不仅有 传统 PID 控制器 的 简单的结构 ，还能对 PID 参数进行在线调整，并且计算量少 ，所以得到了广泛应用。 由于有关平方误差 的 算法整体术语权重 ， 当误差长时间很大时，参数变化过大，影响学习效果，并且有溢出现象。 该文章将 滑模变结构控制 和单神经元 PID 控制的有点结合在一起，根据单神经元 PID 理论，为了提高系统的追踪性能，设计出位置环控制器。 通过使用滑模控制，可以克服 模型参数扰动和外部扰动的影响 。通过 仿真研究 ，与传统控制相比，所
4、设计的并行复合控制 策略 ， 能够获得良好的追踪性能，并且系统更加稳固。 2 基于 当前解耦控制 的 永磁同步电动机 的 线性数学模型 假设 :（ 1） 忽略饱和度 影响； （ 2） 气隙磁场领域 的 均匀分布的电机 ， 感应电动势正弦形 ； （ 3） 扣除滞环和涡流损耗 ； （ 4） 没有激励当前的动态响应 ； （ 5） 转子无励磁绕组 ； （ 6） 当使用 转子磁极 的 定向矢量控制 时， 位置定子电流场组件 Id=0。 根据以上假设，我们可以在 转子坐标系统 中 ， 编写 系统的 线性数学模型 ， 即 dp坐标系统 。 &n
5、bsp; （ 1） &nb
6、sp; （ 2） 2 （ 3） &nbs
7、p; （ 4） 在这里， du , qu是 dp 坐标系统 中的 电枢电压组件 ；qi, di 是 dp 坐标系统 中的 电枢电流组件； L 是 dp 坐标系统 中的 等效电 枢电感 (L=Ld=Lq)； R, rw 是 dp 坐标系统中的 电枢绕组电阻和电角速度 ；f, np 是 相应的永磁电机转子磁链和钢管双 。 3 位置控制器设计 3.1 位置环滑模控制器设计 由于速度环比位置环响应速度快 ,哪个是位置环的截止频率，要比 速度环时间常数 的 互惠 小很多。在控制率的推导中，速度环等价于 一阶惯性 。
8、 让 e2=e1， 作为 步进信号的 位置， 给出状态方程 ； (5) 如下所示 ，让 位置滑模
9、线性切换函数 。 （ 6）这里， c3 是积极常数。 如下所示，让 位置环滑模变结构控制器 的输出 。
10、; (7) 通过达到条件 的滑模，我们能得到位置环滑模变结构控制器的参数： &nbs
11、p; (8) 3.2 单神经元 PID 控制器 单神经元自适应 PID 控制器 的 结构图 如图 1 所示。 &nb
12、sp; 3 图 1 单神经元 PID 控制器 的 结构图 误差信号被转换器转换之后，给出单神经元的输入信号 x1(k), x2 (k), x3 (k)： (9) 这里 ， e (k)是误差信号。 通过 能够 自动适应 环境中的 ， 控制对象的状态 变化的，
13、 监督赫布学习算法 ，控制过程中的单神经元控制器， 不断调整这三个加权系数 。为了确保 收敛性和鲁棒性 , 该算法需要被标准化 。通过标准化，给出公式：
14、 (10) 这里， K1 是 神经元的比例系数 ； kwi 是对应于 kxi 的 加权系数 ； kuc 是输出；p, D , I 是 比例积分 衍生品 的学习率。 从以上分析可知，综合控制的简化原理图，如图 2 所示。
