基于多模智能協調控制的高性能交流伺服系統
曾玉金，盧小梅
（湛江師范學院湛江524048）
摘要：根據交流伺服系統高性能的要求，設計了一種基于多模智能協調控制的交流伺服系統。實驗結果表明：該控制方法響應快、魯棒性強，系統具有較好的動、靜態性能和抗干擾能力。
關鍵詞：模糊控制；神經控制；交流伺服系統；多模智能協調控制
中圖分類號：tp273 +.4 文獻標志碼：a 文章編號：1001-6848(2010)05-0077-03
0引 言
交流伺服系統由交流電動機組成，其數學模型具有非線性、耦合、時變的特點，控制策略比較復雜，交流傳動系統的調速性能與它所采用的控制策略有著直接的關系，每一種控制策略都有其特長，但又都或多或少在某些方面存在一些問題，因此，各種控制策略應當互相滲透，取長補短，結合形成復合控制策略，以更好地提高控制性能。本文提出了一種多模智能協調控制策略，它能綜合各種控制方法的優點，并設計了一種基于多模智能協調控制的交流伺服系統，同常規變結構控制（切換控制）相比，它把前者的點切換改為相對平滑的智能切換，大大提高了伺服控制的動、靜態性能，取得了滿意的效果，并且無需依賴精確的數學模型，為解決如何控制存在非線性和不確定性的交流伺服系統提出了一種切實可行的方案。
l 多模智能協調控制的交流伺服系統
基于rbf優化的模糊神經混合協調控制交流伺服系統的結構如圖l所示，基于rbf優化的模糊單神經元混合協調控制器由粗調模糊控制器flc、細調單神經元網絡控制器nnc和rbf優化協調器等三個主要部分所組成。
1.1粗調模糊控制器flc
當位置誤差較大時，我們把誤差、誤差變化率和速度給定量化總等級。采用調整因子的模糊控制表達式為：
表示對其中數據按下面原則進行運算：
im(x)表示對z取整。當位置誤差較大時，取得大些，表示對誤差e的加權值大，控制的主要目的是消除誤差；而當位置誤差較小時，更主要的控制目的是使系統盡快穩定，準確定位而無超調或小超調，因此使誤差變化率e的加權大些，即取值小些。針對不同的誤差等級范圍，分別取v值為：
將上式用來實現flc的模糊推理，如圖2所示，它能加快系統的響應速度。
1.2單神經元控制器nnc
當誤差e較大時，采用單神經元控制器會使其權值會變得很大，甚至會在計算中溢出，影響控制效果，而且由于神經元需要不斷學習、調整權值，其響應過程不如模糊控制快，而在誤差較小時神經元控制器具有穩態精度高、魯棒性強的優點。因此，誤差較小時可以采取單神經元控制。單神經元結構如圖3所示。
采取的控制策略為：
式中，umax為限幅值，由于x1、x2,、x3分別為誤差、誤差微分、誤差積分，用學習規則調整各輸入量的權值，單個神經元就相當于變系數的自適應pid調節器，因此它既有自適應能力，又具備傳統pid控制器的優點。且使系統的動態性能只依賴于其誤差信號，而不受或少受對象模型叁數的影響，從而提高系統的魯棒性。
1.3智能協調器rbfc
rbf網絡中的作用函數是高斯基函數，是局部的，因而是局部逼近的神經網絡，具有學習速度快的優點，適合于伺服系統盼快速性要求，故本文采用基于rbf網絡的協調器rbfc來實現多控制器協調控制，rbfc的結構如圖4所示。
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