神经网络PID控制器的双轴同步控制初探

2022-09-10

1 PID控制器的概述

PID控制器主要是由输入电路、运算电路、输出电路三大电路组成。PID控制器的工作实质就是对偏差信号进行比例运算、微分运算、积分运算, 然后对所得出的结果进行调整, 从而实现对整个系统的控制。因此, 运算工作就是PID控制器的技术核心与关键环节。

2 交叉偶合同步控制方案

通过确立和使用交叉偶合同步控制方案能够将轴间在工作中存在的误差引入到相应的补偿单元。补偿单元在一定程度上可以说是电机控制调节器的数据分析师, 其通过运用自身的工作原理不断将位置误差和速度误差计算出来, 再将这些误差数据传输给电机控制器, 从而使电机根据实际情况进行相应的误差补给和技术调整, 进而实现更为准确、更为有效的、误差更少的同步控制。就交叉耦合同步控制而言, 对补偿单元进行科学合理的设计有着极其重要的意义。

3 补偿单元控制器的相关设计

3.1 补偿单元的概述

补偿单元是交叉耦合同步控制中至关重要的环节, 也是整个交叉耦合系统中最为关键的部分之一。补偿单元控制器所采用的补偿算法直接影响着同步控制的效果, 为了保证同步控制质量和提高控制效果, 补偿单元必须要引入PID算法。通常情况下, 普通的PID控制存在一定的不稳定性, 尤其是当系统受到外界环境等因素干扰时, 就会对其同步控制产生很大的影响。为了保证PID控制的控制性能, 可以利用神经网络控制的性能, 进一步发挥神经网络控制的优点, 并根据外界干扰的实际情况进行PID参数调整, 从而使同步控制更加稳定和更具效率。

3.2 PID控制器的工作原理

在比例环节中, 增大比例系数, 就能够使静差减小。但增大比例系数, 需要在一定的范围内, 过分增大比例系数, 在一定程度上就会使超调增大, 进而产生震荡, 不利于同步控制的稳定性;在积分环节中, 增大积分时间常数, 就能够对超调量进行调节, 进而减小震荡, 减少相应的稳态误差, 进而提高控制的稳定性, 但增加积分时间常数在一定程度上却增加了系统消除静差的时间;在微分环节中, 保证微分时间常数, 能够改善系统整体的动态性能, 能够有效抑制偏差变化。但如果微分时间常数过大, 就会使系统调节时间变长, 在很大程度上会降低系统整体的抗干扰性。

3.3 神经网络PID控制器的作用

通常情况下, 单独使用神经网络控制是难以满足双轴同步控制的实际要求, 需要与普通PID控制联合作业, 才能有可能改善双轴同步控制中存在的技术难度。另外, 必须要严格依据负载变化, 对PID控制中的比例环节、积分环节、微分环节的参数, 进行实时调整, 从而使控制过程变得更加准确、更加快速、更加稳定。神经网络可以划分为输入层、输出层、隐含层。

4 仿真建模

4.1 仿真模型

在构建仿真模型时, 需要使用Simulink。用户通过利用Simulink, 可以看到相应的仿真结果, 这在一定程度上方便了用户调整相关参数, 也促进了系统的性能及用户对系统的改进。

4.2 仿真对比

根据实际情况, 对同步控制性能进行检验, 需要将仿真过程中所采用的神经网络PID补偿器的交叉耦合方案与常规PID的交叉耦合方案进行比较, 通过相应的比较, 以及依据得出的仿真结果, 对神经网络PID控制器的同步控制性能进行更深入的检测, 从而确定系统性能。

结束语

将神经网络PID控制算法应用在双轴同步控制的补偿单元中, 是提高系统功能和稳定性的有效手段。通过把双轴运动时所产生的同步速度误差作为参考信号, 并将其输入到神经网络PID补偿单元中, 再利用神经网络的相关功能, 对PID参数加以实时修正, 从而实现同步误差的合理补偿。

摘要：随着社会经济的不断发展, 科学技术的不断更新换代, 技术质量高的大型数控设备已在诸多领域得到了广泛应用。因此, 为了满足相应的工件加工需求, 保证PID控制系统的稳定性, 必须要着手提高其同步控制的精确度。本文就神经网络PID控制器的双轴同步控制进行简单的分析与探讨, 希望能够对有关人员的研究有所帮助。

关键词：神经网络,PID控制器,双轴同步控制,补偿单元,仿真模型