本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)設(shè)備動平衡控制方法領(lǐng)域，具體為一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

目前，旋轉(zhuǎn)機械大量應(yīng)用于工業(yè)的各個方面，由于轉(zhuǎn)子不平衡原因使旋轉(zhuǎn)機械產(chǎn)生振動，嚴重的可能損壞機械，造成工程上不必要的損失。為了減少這些不必要的損失，降低轉(zhuǎn)子的振動，必須對轉(zhuǎn)子進行動平衡。

目前，傳統(tǒng)PID控制方法在旋轉(zhuǎn)機械平衡控制中廣泛應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)PID控制方法平衡效率與平衡精度不高，并且傳統(tǒng)PID控制器的設(shè)計需要事先多次試驗才能確定控制參數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意逼近線性或非線性系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)幾乎所有的常規(guī)非線性與不確定系統(tǒng)的控制，因此被廣泛應(yīng)用于智能控制系統(tǒng)中。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，權(quán)值訓(xùn)練的時間較長，不利于實時控制。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處，提供一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制系統(tǒng)及其方法，以期能克服傳統(tǒng)PID控制方法平衡效率低，平衡精度不高的缺陷，從而提高控制效率，實現(xiàn)對平衡頭的高效控制。

為了達到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

本發(fā)明一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制系統(tǒng)的特點包括：轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、平衡頭、振動傳感器、模糊控制器、單神經(jīng)元PID控制器、處理器；

所述振動傳感器采集所述轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在第k次循環(huán)下的振動值y(k)并傳遞給所述處理器，所述處理器將所接收到的振動信號y(k)與所設(shè)定的目標值進行比較，得到第k次循環(huán)下的差值e(k)作為所述模糊控制器的一個輸入值；所述處理器對所述差值e(k)進行微分計算，得到所述差值e(k)的變化率作為所述模糊控制器的另一個輸入值后，由所述模糊控制器進行模糊處理得到第k次循環(huán)下的增益K(k)；k≥1；

所述處理器根據(jù)所述差值e(k)計算得到第k次循環(huán)下所述單神經(jīng)元PID控制器的輸入信號x_i(k)；i＝1,2,3；

所述單神經(jīng)元PID控制器根據(jù)所述輸入信號x_i(k)，利用改進的有監(jiān)督的Hebb算法分別得到第k次循環(huán)下所述輸入信號x_i(k)的權(quán)值W_i(k)并輸出；

所述處理器根據(jù)所述輸入信號x_i(k)、增益K(k)和權(quán)值W_i(k)計算得到第k次循環(huán)下的控制步長u(k)并傳遞給所述平衡頭，從而利用所述平衡頭控制所述轉(zhuǎn)子系統(tǒng)以實現(xiàn)轉(zhuǎn)子動平衡。

本發(fā)明一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制方法的特點是應(yīng)用于由轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、平衡頭、振動傳感器、模糊控制器、單神經(jīng)元PID控制器所組成的控制系統(tǒng)中，并按如下步驟進行：

步驟1、利用振動傳感器采集第k次循環(huán)下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動值y(k)，并與所設(shè)定的目標值進行比較，若振動值y(k)大于所述目標值，則計算第k次循環(huán)下的差值e(k)，并執(zhí)行步驟2；否則，表示所述轉(zhuǎn)子系統(tǒng)滿足轉(zhuǎn)子動平衡；

步驟2、對所述差值e(k)進行微分計算，得到所述差值e(k)的變化率；

步驟3、利用模糊控制器對所述差值e(k)和差值e(k)的變化率進行模糊化、模糊推理和去模糊化處理，得到第k次循環(huán)下的增益K(k)；

步驟4、利用式(1)獲得第k次循環(huán)下所述單神經(jīng)元PID控制器的三個輸入信號x₁(k)、x₂(k)和x₃(k)：

式(1)中，當k＝1時，e(k-1)和e(k-2)均為0；當k＝2時，e(k-2)為0；

步驟5、利用式(2)所示的改進的有監(jiān)督的Hebb算法得到第i個輸入信號的權(quán)值W_i(k)i＝1,2,3；

W_i(k)＝W_i(k-1)+η_ie(k-1)u(k-1)x_i(k-1) (2)

式(2)中，η_i表示第i個輸入信號的學(xué)習(xí)效率；u(k-1)表示第k-1次循環(huán)下的控制步長，當k＝1時，W_i(k-1)為初始給定權(quán)值，u(k-1)＝0，e(k-1)＝0；

步驟6、利用式(3)得到第k次循環(huán)下的控制步長u(k)：

式(3)中，表示第i個輸入信號權(quán)值的平均值；并有：

步驟7、所述平衡頭根據(jù)控制步長u(k)對所述轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進行動控制；

步驟8、將k+1賦值給k，并返回步驟1。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

1、本發(fā)明采用模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法，與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法響應(yīng)速度快，超調(diào)量和振蕩次數(shù)明顯減少，具有很好的魯棒性和穩(wěn)定性，從而使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的平衡時間縮短，控制效率提高，且提高了平衡精度。

2、本發(fā)明在單神經(jīng)元PID控制的基礎(chǔ)上，引入模糊控制技術(shù)，通過定義模糊變量、設(shè)計隸屬度函數(shù)得到單神經(jīng)元PID控制的增益K(k)，通過增益K(k)的可變控制，提高了控制效率，從而求解得到精確的輸出步長，實現(xiàn)了對平衡頭的高效控制。

3、本發(fā)明將單神經(jīng)元技術(shù)與傳統(tǒng)PID控制結(jié)合使得PID的控制參數(shù)可以自適應(yīng)調(diào)整，與傳統(tǒng)PID控制相比，改善了傳統(tǒng)PID控制器的參數(shù)固定缺陷，通過參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，提高了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的控制效率。

4、當轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中出現(xiàn)干擾信號后，本發(fā)明采用模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法，與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)能最快的達到穩(wěn)定狀態(tài)，所以該發(fā)明方法具有很好的穩(wěn)定性和魯棒性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法原理圖；

圖2為本發(fā)明方法的控制算法流程圖；

圖3為本發(fā)明的實驗架構(gòu)圖；

圖4a為本發(fā)明方法與傳統(tǒng)PID和單神經(jīng)元PID控制方法的MATLAB仿真幅值變化對比圖；

圖4b為加入干擾信號后幅值變化對比圖；

圖5a為本發(fā)明方法與傳統(tǒng)PID方法對動平衡控制重復(fù)實驗減振時間對比結(jié)果圖；

圖5b為重復(fù)實驗減振效果對比結(jié)果圖。

具體實施方式

本實施例中，一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制系統(tǒng)，包括：轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、平衡頭、振動傳感器、模糊控制器、單神經(jīng)元PID控制器、處理器；

如圖1所示，本方法的控制原理如下：

振動傳感器采集轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在第k次循環(huán)下的振動值y(k)并傳遞給處理器，處理器將所接收到的振動信號y(k)與所設(shè)定的目標值進行比較，得到第k次循環(huán)下的差值e(k)作為模糊控制器的一個輸入值；處理器對差值e(k)進行微分計算，得到差值e(k)的變化率作為模糊控制器的另一個輸入值后，由模糊控制器進行模糊處理得到第k次循環(huán)下的增益K(k)；k≥1；其中，模糊處理的具體步驟如下：

1.將模糊控制器的輸入量差值e(k)，差值e(k)的變化率和輸出量增益K(k)進行標定，將其指定到某一區(qū)間范圍內(nèi)，采用對稱方式將輸入量和輸出量進行分級。

2.設(shè)置輸入量差值e(k)、差值e(k)變化率和輸出量K的隸屬度函數(shù)。

3.根據(jù)模糊控制器的模糊規(guī)則，模糊推理得到增益K(k)的模糊值。

4.采用質(zhì)心法進行去模糊化操作，得到增益K(k)的精確輸出。

處理器根據(jù)差值e(k)計算得到第k次循環(huán)下單神經(jīng)元PID控制器的輸入信號x_i(k)；i＝1,2,3；

單神經(jīng)元PID控制器根據(jù)輸入信號x_i(k)，利用改進的有監(jiān)督的Hebb算法分別得到第k次循環(huán)下輸入信號x_i(k)的權(quán)值W_i(k)并輸出；

處理器根據(jù)輸入信號x_i(k)、增益K(k)和權(quán)值W_i(k)計算得到第k次循環(huán)下的控制步長u(k)并傳遞給平衡頭，從而利用平衡頭控制轉(zhuǎn)子系統(tǒng)以實現(xiàn)轉(zhuǎn)子動平衡，具體的說，是利用平衡頭中質(zhì)量塊轉(zhuǎn)動角度，通過調(diào)整質(zhì)量塊的轉(zhuǎn)動角度以實現(xiàn)轉(zhuǎn)子動平衡。

本實施例中，一種基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制的轉(zhuǎn)子動平衡控制方法，應(yīng)用于由轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、平衡頭、振動傳感器、模糊控制器、單神經(jīng)元PID控制器所組成的控制系統(tǒng)中，如圖2所示，具體算法流程按如下步驟進行：

步驟1、利用振動傳感器采集第k次循環(huán)下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動值y(k)，本實施例中，采用電渦流位移傳感器，振動傳感器置于軸承座表面轉(zhuǎn)子中心上方用于獲取轉(zhuǎn)子徑向位移量的變化情況，通過采集到的振動值y(k)與所設(shè)定的目標值進行比較，若振動值y(k)大于目標值，則計算第k次循環(huán)下的差值e(k)，并執(zhí)行步驟2；否則，表示轉(zhuǎn)子系統(tǒng)滿足轉(zhuǎn)子動平衡；

步驟2、對差值e(k)進行微分計算，得到差值e(k)的變化率；

步驟3、利用模糊控制器對差值e(k)和差值e(k)的變化率進行模糊化、模糊推理和去模糊化處理，得到第k次循環(huán)下的增益K(k)；

步驟4、利用式(1)獲得第k次循環(huán)下單神經(jīng)元PID控制器的三個輸入信號x₁(k)、x₂(k)和x₃(k)：

式(1)中，當k＝1時，e(k-1)和e(k-2)均為0；當k＝2時，e(k-2)為0；

步驟5、利用式(2)所示的改進的有監(jiān)督的Hebb算法得到第i個輸入信號的權(quán)值W_i(k)i＝1,2,3；

W_i(k)＝W_i(k-1)+η_ie(k-1)u(k-1)x_i(k-1) (2)

式(2)中，η_i表示第i個輸入信號的學(xué)習(xí)效率；u(k-1)表示第k-1次循環(huán)下的控制步長，當k＝1時，W_i(k-1)為初始給定權(quán)值，u(k-1)＝0，e(k-1)＝0；

步驟6、利用式(3)得到第k次循環(huán)下的控制步長u(k)：

式(3)中，表示第i個輸入信號權(quán)值的平均值；并有：

步驟7、平衡頭根據(jù)控制步長u(k)對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進行動控制；

步驟8、將k+1賦值給k，并返回步驟1。

下面基于實驗，對本發(fā)明方法的實施效果進行詳細說明：

為驗證基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法的有效性及優(yōu)越性，采用電機構(gòu)建轉(zhuǎn)子系統(tǒng)實驗臺和MATLAB仿真進行動平衡實驗。實驗架構(gòu)圖如圖3所示。實驗平臺包括變頻電機(功率750W，扭矩2.4NM)、變頻器(西門子MM4206SE6420-2UC17-5AA1，功率750W，單相電壓220V)、實驗軸承NSK#1302、轉(zhuǎn)軸、軸承座及振動傳感器(電渦流位移傳感器YXS-DWA)。振動傳感器置于軸承座表面轉(zhuǎn)子中心上方用于獲取轉(zhuǎn)子徑向位移量的變化情況，平衡頭置于轉(zhuǎn)子端部用來給轉(zhuǎn)子提供不平衡補償質(zhì)量。控制器分別與振動傳感器以及平衡頭相連接，獲取振動傳感器采集的振動值，并輸出控制信號驅(qū)動平衡頭進行不平衡補償。

從圖4a中可以看出，單神經(jīng)元PID控制相對于傳統(tǒng)PID控制的超調(diào)量明顯減少，本發(fā)明方法相對于單神經(jīng)元PID控制的超調(diào)量完全消除,控制效率也有所提高。因此，相對于傳統(tǒng)PID控制方法和單神經(jīng)元PID控制方法，基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法，避免了超調(diào)量，同時也提高了控制效率。從圖4b中可以看出，受到干擾后本發(fā)明方法振幅最小并且以最快的速度恢復(fù)穩(wěn)定，所以基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法的魯棒性好。

實驗中將單神經(jīng)元模糊自整定PID控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法同時應(yīng)用到轉(zhuǎn)子動平衡系統(tǒng)中，并將實驗結(jié)果進行了對比。設(shè)定轉(zhuǎn)子初始轉(zhuǎn)速為1200轉(zhuǎn)/分鐘，測得初始振值為30.0um，對基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法分別以相同的初始條件進行了20次實驗，時間對比結(jié)果圖如圖5a所示。圖5a反映出基于模糊自整定單神經(jīng)元PID控制方法平均只需要3.9秒左右就可以消除50％的初始振動量，而傳統(tǒng)的PID方法達到同樣的效果卻需要9.8秒左右；圖5b為重復(fù)實驗減振效果對比結(jié)果圖。圖5b反映出在相同的初始條件下模糊自整定單神經(jīng)元PID方法平均可以減少70％左右的振動量，而傳統(tǒng)PID控制減少的振動量只有55％左右。實驗證明了本發(fā)明方法的有效性及優(yōu)越性。