基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的多電機同步控制

式中KP、KI、KD分別為比例、積分、微分系數．
3．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID的算法實(shí)現
1)訓練階段的工作
第l步：設計輸入輸出神經(jīng)元。本BP網(wǎng)絡(luò )的輸入層設置3個(gè)神經(jīng)元，分別為輸入速度vi、速度偏差e和偏差變化量△e，輸出層有3個(gè)神經(jīng)元，為PID控制器的3個(gè)可調節參數Kp、Ki、Kd
第2步：設計隱含層神經(jīng)元個(gè)數。本文初步確定隱含層節點(diǎn)數為5個(gè)．學(xué)習一定次數后，不成功再增加隱含層節點(diǎn)數，一直達到比較合理的神經(jīng)元數為止；
第3步：設計網(wǎng)絡(luò )初始值。本文中設定的學(xué)習次數N=5000次，誤差限定值E=0．02；
第4步：應用Simulink對BP網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練和仿真。
2)測試階段的工作
在測試階段，主要是對訓練過(guò)的網(wǎng)絡(luò )輸入測試樣木，測試網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習效果，即判斷網(wǎng)絡(luò )的運算值與樣本的期望值之差是否在允許的范圍之內。在此不再贅述具體判定過(guò)程。

4 仿真與分析
本文以2臺電機同步為模型進(jìn)行仿真。在電機的參數設定時(shí)，對2臺電機的參數取相同值。電機參數為：定子每相繞組電阻R=5．9Ω，定子d相繞組電感Ld=0．573，轉子電阻R=5．6Ω轉子電感L=O．58給定轉速n=500rad／sec，極對數為3。在t=0．05 s時(shí)，突加階躍擾動(dòng)，利用Matlab對傳統PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID分別進(jìn)行仿真，得到實(shí)驗曲線(xiàn)如圖所示．

圖4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID控制響應曲線(xiàn)

比較兩種仿真結果，經(jīng)計算采用常規PID補償器時(shí)，突加負載擾動(dòng)后，同步誤差△Verror=0．26％采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID補償器時(shí)，突加負載擾動(dòng)后，同步誤差△Verror．=O．08％，由些可以看到采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID補償器方法的時(shí)候，系統的同步性能、抗干擾性能優(yōu)于只采用常規PID補償器時(shí)的性能，其具有更好的控制特性。

5 結束語(yǔ)
本文針對于多電機同步控制中出現的多變量、強耦合、具有大慣性環(huán)節、難以建立準確數學(xué)模型的被控對象，在傳統PID的基礎上引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的的概念，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID用于速度同步補償中，仿真結果表明，該方法使系統的抗干擾能力增強，同步精度有所提高，控制效果良好。