基于神经网络控制的两电动机同步系统研究

    张运芳^1,2，陈荣¹，赵永建²

(1盐城工学院，江苏盐城224051；2江苏大学，江苏镇江212013)

    摘要：以多变量、非线性、强耦合的两电动机同步控制系统为研究对象，对变频器供电的感应电机系统进行重点研究，建立两电机同步系统的数学模型。采用rbf神经网络自适应pid控制器，结合自适应神经元解耦补偿的解耦控制技术，设计了两电机同步调速系统的神经网络控制器，试验结果表明该方法可以实现电机转速和皮带张力的解耦控制。

    关键词：同步系统；神经网络；解耦控制；电动机；控制器

    中图分类号：tm346  文献标识码：a  文章编号：1004—7018(2009)11—0053—04

o引  言

    多电机同步系统在工业生产、军事及航空等行业有着广阔的应用领域。自从1980年koren提出交叉耦合控制以来，诸多科学工作者围绕多电轴协调控制展开了进一步的研究，特别是20世纪90年代，guo等把双线性理论应用到多电机的控制上，1992年tomizuka等又把自适应前馈控制策略应用到交叉耦合控制器中，以提高瞬问响应和抗干扰能力^[1]。1999年韩国首尔大学的seok和seung—h0等根据实际平均转子速度和参考张力设计前馈补偿器，实现解耦控制^[2]。2000年东北大学张殿华等用伪对角化方法设计交叉耦合控制器，使补偿后的系统具有对角占优的特性，实现活套和张力解耦控制^[3]。2002年东南大学戴先中应用神经网络的α阶逆系统的方法实现了速度和张力的完全解耦控制^[4]。以上控制方法大多依赖系统精确的数学模型，但交流电机是高阶、强耦合、非线性时变的复杂控制对象，较难获得它的精确数学模型，这使传统的线性定参数hd控制调节难以达到控制要求，同时工业生产中要求实现速度和张力的解耦控制，更增加了控制难度。

    本文针对电流跟踪型spwm变频器供电的多电机同步系统，建立了两台电机同步控制系统的数学模型。采用rbf神经网络整定的白适应pid控制器，结合自适应神经元解耦补偿的解耦控制技术，设计了神经网络控制器，实现了两电机同步系统速度和张力的解耦控制。该控制器结构简单，具有自学习自适应的能力，能够适应环境的变化。

1两电机同步系统物理模型

    两电机同步系统模型如图1所示。一台电机为主令电机，另一台为从动电机，各台电机轴通过减速机与轧棍相连，轧棍问为连接皮带，经皮带中央的浮

动辊给皮带施加张力。根据给定主令电机的速度及给定皮带的张力，调节从动电机的速度，以满足系统速度和张力的控制要求，实现对系统的同步协调控制。根据虎克定律，考虑前滑量，张力具有以下的形式^[6],即:

式中:k为传递系数，k=e/v;t为张力变化常数，t=l0/av；f为皮带张力；r₁、k₁为第l台皮带轮(轧辊1)的半径、速比；r₂、k₂为第2台皮带轮(轧辊2)的半径、速比；ω_r1,ω_r2分别电机l和电机2的电角速度；n_p1,n_p2分别为电机l和电机2的极对数；a为皮带截面积；e为皮带的杨氏弹性模量；l。为机架间的距离；v为期望速度。

    从张力公式中可以看出，电机的速度与张力之间存在着耦合关系，它们相互影响，任何一个量的变化都会引起其它量的变化。因此，要实现对两台电机的同步协调控制，就必须对系统中的速度和张力进行解耦。

2两电机同步系统控制器设计

2．1两电机同步系统常规pid控制

    两电机同步系统常规hd控制框图如图2所示。图中，ω₂为主令电机的速度给定值，ω_r2 

为主令电机的速度实际值，由光电编码器检测得到；f。为皮带张力的给定值，f为皮带张力的实际值，由张力传感器检测得到。由于张力本质上是由两台电机间的速度差决定^[5]，因此根据主令电机速度给定与张力pid控制器输出的差来调节从动电机的速度，从而实现对皮带张力的控制。

由于变频器与感应电机系统为一个复杂的非线性系统，同时皮带的动力学特性复杂，张