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驅(qū)動(dòng)特殊電機(jī)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

來(lái)源：塑膠五金網(wǎng)發(fā)布時(shí)間：2014-12-31 15:09:54點(diǎn)擊率：

　　動(dòng)特殊電機(jī)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)項(xiàng)提伍臺(tái)一代加及七刀o一用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)控制特殊電機(jī)，可很好地控制電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置，模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以在線學(xué)習(xí)變化速率，也能有效地減少參數(shù)變化的影響及外部千擾。

　　此系統(tǒng)可獲得精確的軌跡響應(yīng)。

　　關(guān)鍵詞模糊控制器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，行波型諧振電機(jī)前言行波諧振電機(jī)有很多十分 的性能如高保持轉(zhuǎn)矩，低速的高轉(zhuǎn)矩，體積小巧，運(yùn)行時(shí)無(wú)噪聲，無(wú)電磁干擾。

　　M電機(jī)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是利用壓電元件的超聲振動(dòng)力。

　　所以它的機(jī)械模式很難確定，的集總電機(jī)模式也不易建立。

　　系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能十分復(fù)雜而且是非線性的，系統(tǒng)的參數(shù)隨時(shí)間變化。

　　我們采用自適應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，它具有分辨不確定信息的能力及學(xué)習(xí)能力，可以很好地控制電機(jī)系統(tǒng)。

　　使用微機(jī)來(lái)構(gòu)成接口并組成模糊控制器，使用數(shù)字信號(hào)處理器來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練自適應(yīng)及刻度因素的調(diào)諧。

　　模糊控制器實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子位置的控制。

　　為了增加驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的跟蹤性能，使用具有不同學(xué)習(xí)速率的在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)調(diào)諧模糊控制器的輸出刻度因數(shù)。

　　為了確保跟蹤差的收斂性，使用離散型函數(shù)的分析方法來(lái)確定需要變化的學(xué)習(xí)速率。

　　用帶有的計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)控制器的功能，它能測(cè)試系統(tǒng)的控制特性。

　　陣圖模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。

　　為了加強(qiáng)模糊控制系統(tǒng)的控制性能，采用自適應(yīng)機(jī)制通過(guò)輸入信號(hào)來(lái)控制系統(tǒng)，偏差信號(hào)是標(biāo)準(zhǔn)輸入和輸出信號(hào)的反饋信號(hào)之差。

　　為了提高系統(tǒng)對(duì)不同輸入信號(hào)的跟蹤性能，使用有各種學(xué)習(xí)速率的在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成模糊控制器的輸出比例因數(shù)調(diào)諧。

　　圖是控制系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)圖。

　　模糊控制器的輸入出的參數(shù)為偏差信號(hào)偏差信號(hào)變化率以及控制量變化率他們的定義分別為二民不夕價(jià)口一乙一子刁這里第次取樣周期的輸入信號(hào)第次取樣周期的反饋信號(hào)輸出信號(hào)試n)第次取樣周期的偏差信號(hào)次取樣周期的偏差信號(hào)變化率次取樣周期的控制信號(hào)第次取樣周期的控制信號(hào)變化率種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值從至必節(jié)點(diǎn)選取的模糊數(shù)如下正大正中正小零負(fù)小負(fù)中負(fù)大采用梯形隸屬函數(shù)，示輸入隸屬函數(shù)。

　　該法取數(shù)。

　　它能產(chǎn)生 的，且是 簡(jiǎn)單的控制性能。

　　使用六點(diǎn)法來(lái)表和上升邊的斜率sl和下降邊的斜率s2來(lái)表示圖所示的函梯形輸入隸屬函數(shù)的表示方法段設(shè)為區(qū)間上的輸入多量，即的 大值為 小值為為了用一個(gè)字節(jié)表示可以把它映射為10，閉上的量，即二時(shí)，輸入二b時(shí)，輸入值二對(duì)其它值，有一如果為[一護(hù)。

　　一區(qū)間上的值，廠口尸只仔我們可以定義尹2一尸1島二一對(duì)于模糊控制器，選用誤差信號(hào)和誤差變化率為模糊控制器的輸入信號(hào)。

　　輸入變量的量化值如表所示。

　　為了增加控制系統(tǒng)的靈敏度，試n)和信號(hào)分別乘以和因子。

　　按照動(dòng)態(tài)信號(hào)分析所得到的控制規(guī)則表為表使用面積中心的方法，得到表即解模糊化表。

　　通過(guò)查表即經(jīng)過(guò)模糊決策可以進(jìn)行解模糊化，從而得到實(shí)際的控制輸出。

　　杯一廷一2 5一1蔥蕊表誤差和誤差變化率的量化表模糊化一Ns入一叼曰一MP一一工一工MP一MP一NS一NS一一NS一一一MP一表模糊規(guī)則表，石U一石一了月峙一尸一月峙月崢一哎表解模糊化表為了增強(qiáng)自適應(yīng)能力，通過(guò)在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)節(jié)比例因數(shù)見圖在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信而輸出信號(hào)是每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)傳播和激活作用如下輸入層石若，q氣翔表示輸入層的第個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)。

　　隱層二皿刃鴿滬于歡夕二下二二廠不孑門F這里瑪是輸入和隱層之間的權(quán)值，是隱值的閩值。

　　是激活函數(shù)，又稱為曬數(shù)。

　　輸出層藝風(fēng)即銘書偽=不下吮獷寫二一一，。

　　一，一(2 )在線學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在研究此系統(tǒng)在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)算法，首先能量函數(shù)定義為了學(xué)習(xí)算法如下輸出層傳播的誤差項(xiàng)如下護(hù)二一久吟一一一一耳介輸出層權(quán)修改量如下一幾二一沙勺一嘰系數(shù)是輸出和隱層之間權(quán)的學(xué)習(xí)速率參數(shù)。

　　按下列公式來(lái)修改輸出層。

　　匆隱層傳播誤差項(xiàng)。

　　占二J二二一止乙里生二生毛例心隱層權(quán)的修改量如下。

　　一不一不萬(wàn)。

　　不丁一這里比例系數(shù)。

　　是連接隱層和輸入層之間的權(quán)的學(xué)習(xí)參數(shù)。

　　按下列公式修改隱層的權(quán)。

　　硯義扣)通過(guò)反向傳播算法可以獲得公式由磚驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)設(shè)置為未知的，算系統(tǒng)的礴確值氏能難計(jì)為了解決問(wèn)題)可以變換為增加連接權(quán)的在線學(xué)習(xí)速率，用函數(shù)可以近似計(jì)算一可。

　　公式一這里)是冬一叢品數(shù)晶一罐成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)算法。

　　在隱層和輸出層的每個(gè)神經(jīng)元用同樣的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行在線訓(xùn)練。

　　學(xué)習(xí)速率的參數(shù)值對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影響很大。

　　為了有效地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要改變學(xué)習(xí)速率的參數(shù)收斂，具體方法讀者可以用離散的函數(shù)有關(guān)資料。

　　見附加資料。

　　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件，這樣可以保證誤差的。

　　直漣一直滾轉(zhuǎn)換母二相并行診振倒相腸幾。1一幾。

　　葉由二立陣臼甲行口內(nèi)存計(jì)時(shí)。

　　1加日?qǐng)D是以為基礎(chǔ)的微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

　　W為電機(jī)角速度為電機(jī)旋轉(zhuǎn)方向人為電機(jī)一相正弦電壓丫為輸入電壓為電機(jī)另一相正弦電壓驅(qū)動(dòng)電路輸出電壓地線輸入電壓是得克薩斯儀器公司的點(diǎn)運(yùn)算芯片。

　　一塊控制卡包括多通道轉(zhuǎn)換器可編程平行輸入出接口及一些編碼接口電路。

　　在接口電路中增加數(shù)字濾波器和倍頻電路，它們可以增加反饋量的精度。

　　微機(jī)有二個(gè)子程序，一個(gè)是微機(jī)的中斷子程序，一個(gè)是的子程序。

　　計(jì)算和同步幻舊護(hù)執(zhí)行傲翻技翻計(jì)算學(xué)習(xí)該度訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)和伯，調(diào)諧泊出刻度因盆為，。

　　圖模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的軟件流程圖中斷服務(wù)子程序的中斷間隔時(shí)間為首先從編碼器讀出電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置，使用基準(zhǔn)模型產(chǎn)生監(jiān)測(cè)信號(hào)。

　　計(jì)算和的值。

　　同步地執(zhí)行然后從內(nèi)存中得到輸出比例因數(shù)按模糊控制器規(guī)律產(chǎn)生輸出值巧。

　　子程序首先從得到偏差信號(hào)，接著計(jì)算學(xué)習(xí)速率，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及偏置值。

　　 調(diào)諧輸出比例因數(shù)結(jié)論由于電機(jī)的動(dòng)態(tài)特征十分復(fù)雜，而且是非線性的。

　　為了增強(qiáng)系統(tǒng)的瞬變響應(yīng)及電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的魯棒性我們采用了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。

　　在控制系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)地調(diào)整輸出比例因數(shù)輸入信號(hào)減去反饋信號(hào)得到偏差信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線改變學(xué)習(xí)速率，訓(xùn)練它們的權(quán)值及偏置。

　　從仿真結(jié)果來(lái)看，此控制系統(tǒng)的實(shí)際控制效果很好。

　　下面是一些仿真的實(shí)驗(yàn)曲線，供參考。

　　實(shí)線為基準(zhǔn)曲線。

　　虛線為轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)時(shí)的實(shí)際位置曲線。

　　圖帶有負(fù)載的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的基準(zhǔn)模式和轉(zhuǎn)子位置的相應(yīng)曲線。

　　a( )為脈沖曲線響應(yīng)是轉(zhuǎn)子位置變化曲線是弧度偽)為正弦曲線響應(yīng)是秒是基準(zhǔn)模式變化曲線附加資料為了有效地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要改變學(xué)習(xí)速率的參數(shù)。

　　在分析離散型函數(shù)時(shí)，為了保證跟蹤的收斂性，我們使用下列二個(gè)定理定理是連接輸出層和隱層之間的學(xué)習(xí)速率參數(shù)。

　　jP定義為氏二與。，這里刀從用函數(shù)置換系統(tǒng)的數(shù)。

　　如果選擇。

　　為。

　　低介低狽lJ可以確保。

　　的收斂性。

　　氏是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸出和隱層之間的權(quán)值是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出。

　　氣少。

　　即定理幾為隱層和輸入層之間的連接權(quán)的學(xué)習(xí)速率參數(shù)定義。

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