行波超聲波電機單神經元自適應控制
張春陽，史敬灼，王龍帥
（河南科技大學自動化系，洛陽471003）
摘要：由于超聲波電機具有非線性、時變性、強耦合等特點，增加了它的控制難度，采用PID等常規控制方法難以滿足較高精度的控制需求。單神經元作為一種神經網絡應用形式，具有自學習和自適應能力，而且易于實現。設計了基于低頻PWM方法的單神經元自適應PID轉速控制策略，構建了超聲波電機自適應閉環控制裝置。在一定程度上解決傳統PID調節器不易在線實時整定參數、難于對復雜控制對象進行有效控制的不足。實驗證明，該控制系統具有響應迅速、適應性強等優點。
關鍵詞：超聲波電機；單神經元；自適應控制；低頻PWM
中圈分類號：TM359.9 文獻標志碼：A 文章編號：100l-6848（2,010）02-0044-03
0引 言
超聲波電機( USM)是一種新型微特電機，由于其不同于傳統電機的諸多特點，使其在非連續運動及精密運動控制領域具有廣闊的應用前景。超聲波電機是由兩相幅值相等、相位差一般為90度的高頻正弦電壓驅動的。驅動控制單元的性能直接影響超聲波電機的性能，模糊、自適應、神經網絡等控制方法。均已應用于超聲波電機控制。
低頻PWM控制方式是超聲波電機控制的一稀新思路。它不是通過改變電機輸入電壓的頻率、幅值、相位來實現轉速控翹目的，而是采用驅動電壓的通斷控制，能夠簡化電機控制過程的非線性關系。本文采用這種控制方式，實現了超聲波電機轉速控制系統。由于超聲波電機的轉速與輸入控制量具有非線性關系和時變性，采用傳統PID控制不能取得很好的控制效果。單神經元作為構成神經網絡的基本單位，具有自學習和自適應能力，而且結構簡單、易于在線實現。傳統的PID調節器也具有結構簡單、調整方便等特點，但不易在線實時整定參數。本文采用單神經元自適應PID控制算法，把兩種控制策略的優點結合起來設計了超聲波電機轉速控制裝置，提高了系統自適應能力，改善了控制效果。
1驅動控制系統
本文根據超聲波電機的驅動要求，設計了一種基于直接數字合成技術( DDS)的超聲波電機驅動控制器。結構框圖如圖1所示。以DSP為核心的控制單元主要實現控制、計算和數據的采集功能；以CPLD為核心的執行單元作為信號發生器，根據DSP的傳送的指令或數據，產生超聲波電機行波超聲波電機單神經元自適應控制張春陽，等所需的PWM信號；而驅動單元實現把四路對稱PWM信號作用于兩相推挽逆變電路及匹配電路，輸出具有一定幅值、頻率和相位差的兩相正弦電壓驅動超聲波電機。CPLD內設計了SPI通訊端口，DDS信號發生器的頻率、相位、幅值控制字通過DSP的SPI端口進行通訊，并利用DSP的兩位通用GPIO口作為DDS頻率、相位差、幅值控制字的選擇端，來識別傳送控制字的類型。
圖2給出了基于DDS的對稱PWM信號發生單元的原理圖。通過設置DSP的PWM模塊模值寄存器PWMCM和計數值寄存器PWMVAL，把DSP產生的低頻PWM信號接至PWM，與對稱PWM信號稆與，即可實現低頻PWM通斷控制。
圖3、圖4分別給出了該驅動控制系統的頻率一轉速、低頻PWM占空比一轉速特性曲線。
2單神經元自適應控制結構
傳統增量式PI調節器的算法為
對于傳統的PI或者PID調節器，其參數在初始化時已經設置好，不便于在線修政，因此當控制對象發生變化時，就不能對控制對象進行很好的跟蹤。本文采用單神經元自適應算法來實現PID參數的在線調整，可以使PID調節器的參數隨被控對象的變化而變化。這是由于神經元具有自學習功髓，在運行中可以根據被控對象的變化，對神經元的權值進行調整，使得PID控制器具有自適應功能。
單神經元自適應PID結構框圖如圖5所示。圖中yr(K)和y(k)分別為控制器的設定值和輸出， X1 (k)，X2(k)，x3（k）分別為神經元學習控制所需要的狀態變量：
圖5單神經元自適應PID控制器結構其控制算法為：
式(3)中，u(k)、u（k-l）為控制變量，K為單神經元PID的控制參數增益。式(4)中，w1(k)分別為積分項、比例項、微分項的權值。神經元是通過權值的調整來實現自學習功能的。權值調整可以采用不同的學習規則，從而構成不同的控制算法。根據USM控制的非線性特點，本文采用了有監督的Hebb學習算法，具體為：
式(5)中η1、ηp、ηD為積分、比例、微分的學習速率；z(k)=x1(k)=yr(k)一y(k)=e(k)，為性能指標。
3 單神經元自適應控制算法的設計與實現
圖6給出了單神經元自適應PID控制算法的程序流程圖。
學習速率η1、ηp、ηD是在試驗過程中確定的。首先確定積分項學習速率田，。根據經驗值選擇學習速率，然后進行試驗。觀察穩態過程，若穩態過程電機轉速波動過大，則適當降低學習速率η1；若跟蹤目標轉速過慢，則需要適當提高學習速率η1進行多次試驗，確定了積分項學習速率η1=0. 0545．
然后，確定比例項學習速率ηp。固定η1不變，根據經驗值選擇比例項學習速率ηp，進行試驗。觀察動態響應過程，若出現震蕩或超調過大，則降低比例項學習速率；若動態響應過慢，則需增大比例項。進行反復試驗，確定了比例項學習速率ηp=0. 25。
再次，確定微分項學習速率。固定η1，ηp不變，根據經驗值選擇微分項學習速率ηp，進行試驗。觀察動態和穩態性能是否得到一定的改善，若出現震蕩，則降低可。。依次反復試驗，最后選擇ηD=0 45。
利用t述設計對USM60-3行波超聲波電機進行控制，電機技術指標如下：外徑60 mm，額定功率7W，駱動電路輸入電壓DC 12 V。圖7、圖8分別給出了轉速給定值為40 r/min的PI控制和單神經元控制的速度實驗曲線。
實驗結果表明，單神經元島適應控制可以較好地實現轉速跟蹤，改善了傳統PI控制的不足，系統有較強的適應性，動態和穩態性能都有較大的改善。
4結論
本文涉及了機遇DDS的超聲波電機驅動控制裝置，實現了基于低頻PWM的超聲波電機但神經元自適應控制，并和PI控制方法進行比較，結果證明，單神經元自適應控制具有結構簡單、學習算法明確、計算量小、易于實現等優點，可以達到較高的控制精度，并且具有較好的動態和穩態
性能。
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