行波超声波电机单神经元自适应控制
张春阳，史敬灼，王龙帅
（河南科技大学自动化系，洛阳471003）
摘要：由于超声波电机具有非线性、时变性、强耦合等特点，增加了它的控制难度，采用PID等常规控制方法难以满足较高精度的控制需求。单神经元作为一种神经网络应用形式，具有自学习和自适应能力，而且易于实现。设计了基于低频PWM方法的单神经元自适应PID转速控制策略，构建了超声波电机自适应闭环控制装置。在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对复杂控制对象进行有效控制的不足。实验证明，该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点。
关键词：超声波电机；单神经元；自适应控制；低频PWM
中圈分类号：TM359.9 文献标志码：A 文章编号：100l-6848（2,010）02-0044-03
0引 言
超声波电机( USM)是一种新型微特电机，由于其不同于传统电机的诸多特点，使其在非连续运动及精密运动控制领域具有广阔的应用前景。超声波电机是由两相幅值相等、相位差一般为90度的高频正弦电压驱动的。驱动控制单元的性能直接影响超声波电机的性能，模糊、自适应、神经网络等控制方法。均已应用于超声波电机控制。
低频PWM控制方式是超声波电机控制的一稀新思路。它不是通过改变电机输入电压的频率、幅值、相位来实现转速控翘目的，而是采用驱动电压的通断控制，能够简化电机控制过程的非线性关系。本文采用这种控制方式，实现了超声波电机转速控制系统。由于超声波电机的转速与输入控制量具有非线性关系和时变性，采用传统PID控制不能取得很好的控制效果。单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，而且结构简单、易于在线实现。传统的PID调节器也具有结构简单、调整方便等特点，但不易在线实时整定参数。本文采用单神经元自适应PID控制算法，把两种控制策略的优点结合起来设计了超声波电机转速控制装置，提高了系统自适应能力，改善了控制效果。
1驱动控制系统
本文根据超声波电机的驱动要求，设计了一种基于直接数字合成技术( DDS)的超声波电机驱动控制器。结构框图如图1所示。以DSP为核心的控制单元主要实现控制、计算和数据的采集功能；以CPLD为核心的执行单元作为信号发生器，根据DSP的传送的指令或数据，产生超声波电机行波超声波电机单神经元自适应控制张春阳，等所需的PWM信号；而驱动单元实现把四路对称PWM信号作用于两相推挽逆变电路及匹配电路，输出具有一定幅值、频率和相位差的两相正弦电压驱动超声波电机。CPLD内设计了SPI通讯端口，DDS信号发生器的频率、相位、幅值控制字通过DSP的SPI端口进行通讯，并利用DSP的两位通用GPIO口作为DDS频率、相位差、幅值控制字的选择端，来识别传送控制字的类型。
图2给出了基于DDS的对称PWM信号发生单元的原理图。通过设置DSP的PWM模块模值寄存器PWMCM和计数值寄存器PWMVAL，把DSP产生的低频PWM信号接至PWM，与对称PWM信号稆与，即可实现低频PWM通断控制。
图3、图4分别给出了该驱动控制系统的频率一转速、低频PWM占空比一转速特性曲线。
2单神经元自适应控制结构
传统增量式PI调节器的算法为
对于传统的PI或者PID调节器，其参数在初始化时已经设置好，不便于在线修政，因此当控制对象发生变化时，就不能对控制对象进行很好的跟踪。本文采用单神经元自适应算法来实现PID参数的在线调整，可以使PID调节器的参数随被控对象的变化而变化。这是由于神经元具有自学习功髓，在运行中可以根据被控对象的变化，对神经元的权值进行调整，使得PID控制器具有自适应功能。
单神经元自适应PID结构框图如图5所示。图中yr(K)和y(k)分别为控制器的设定值和输出， X1 (k)，X2(k)，x3（k）分别为神经元学习控制所需要的状态变量：
图5单神经元自适应PID控制器结构其控制算法为：
式(3)中，u(k)、u（k-l）为控制变量，K为单神经元PID的控制参数增益。式(4)中，w1(k)分别为积分项、比例项、微分项的权值。神经元是通过权值的调整来实现自学习功能的。权值调整可以采用不同的学习规则，从而构成不同的控制算法。根据USM控制的非线性特点，本文采用了有监督的Hebb学习算法，具体为：
式(5)中η1、ηp、ηD为积分、比例、微分的学习速率；z(k)=x1(k)=yr(k)一y(k)=e(k)，为性能指标。
3 单神经元自适应控制算法的设计与实现
图6给出了单神经元自适应PID控制算法的程序流程图。
学习速率η1、ηp、ηD是在试验过程中确定的。首先确定积分项学习速率田，。根据经验值选择学习速率，然后进行试验。观察稳态过程，若稳态过程电机转速波动过大，则适当降低学习速率η1；若跟踪目标转速过慢，则需要适当提高学习速率η1进行多次试验，确定了积分项学习速率η1=0. 0545．
然后，确定比例项学习速率ηp。固定η1不变，根据经验值选择比例项学习速率ηp，进行试验。观察动态响应过程，若出现震荡或超调过大，则降低比例项学习速率；若动态响应过慢，则需增大比例项。进行反复试验，确定了比例项学习速率ηp=0. 25。
再次，确定微分项学习速率。固定η1，ηp不变，根据经验值选择微分项学习速率ηp，进行试验。观察动态和稳态性能是否得到一定的改善，若出现震荡，则降低可。。依次反复试验，最后选择ηD=0 45。
利用t述设计对USM60-3行波超声波电机进行控制，电机技术指标如下：外径60 mm，额定功率7W，骆动电路输入电压DC 12 V。图7、图8分别给出了转速给定值为40 r/min的PI控制和单神经元控制的速度实验曲线。
实验结果表明，单神经元岛适应控制可以较好地实现转速跟踪，改善了传统PI控制的不足，系统有较强的适应性，动态和稳态性能都有较大的改善。
4结论
本文涉及了机遇DDS的超声波电机驱动控制装置，实现了基于低频PWM的超声波电机但神经元自适应控制，并和PI控制方法进行比较，结果证明，单神经元自适应控制具有结构简单、学习算法明确、计算量小、易于实现等优点，可以达到较高的控制精度，并且具有较好的动态和稳态
性能。
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