基于RBF神经网络的自抗扰控制器的三电机同步控制系统

摘要

随着科技的飞速发展，工业自动化已逐渐渗透到各行各业，速度、效率、性能以及经济高的多电机控制成为研究和讨论的热点，本文针对三电机同步控制的控制器参数优化问题以及解耦问题进行了一系列探讨。
　　在分析三电机同步控制模型的基础上，因传统比例-积分-微分(Prorportion Integration Differentiation, PID)控制方案的不足，根据自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller, ADRC)不依赖于系统具体模型且可将外部扰动和内部扰动作为一个总扰动进行观测与补偿的优势，提出了基于一阶ADRC的三电机同步控制策略解决张力与速度的解耦问题，并将其与PID控制性能进行仿真实验对比，验证了ADRC在调节速度、超调量和抗干扰等方面的优异性。其次针对ADRC算法复杂、参数多且调节耗时耗力的问题，对ADRC结构进行优化的基础上，提出基于径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network, RBFNN)的自适应ADRC来解决参数优化问题。该控制器利用RBFNN能以任意精度逼近任意非线性函数能力以及结构简单等特点，实现对被控对象的在线跟踪，获得ADRC参数的在线调整信息，从而实现ADRC参数的在线调节功能。
　　本文控制系统以可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)S7-300作为控制器，通过PROFINET通讯方式上连台式机，完成硬件组态、程序的下载、调试等功能，同时在视窗控制中心(Windows Control Center, WinCC)组态软件中设计远程监控系统，实时监控控制过程变化。通过PROFIBUS-DP通讯方式下连变频器，完成主从方式通讯网络的构建。ADRC、参数采集、通讯、RBFNN等程序的编写采用结构化编程的方法在上位机博途V13软件中完成。
　　在搭建的实验平台上，进行基于RBFNN的自适应ADRC的阶跃响应实验、解耦实验以及抗负载实验，验证了RBFNN在非线性映射方面的优势，表明该控制器不仅能实现部分参数的自调节功能，而且可降低系统超调量，提高系统的动态性能和稳态精度。实验结果证明该方法具有实际应用性。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的目的和意义

1.2 多电机同步技术的发展概况

1.3 自抗扰控制器参数调节方法的发展

1.4 本文内容安排

1.5 本章小结

第二章 三电机同步控制系统理论分析

2.1 三电机同步控制系统的数学模型

2.2 PID控制

2.3 自抗扰控制器

2.4 仿真实验

2.5 RBF神经网络

2.6 基于RBFNN的自适应ADRC

2.7 本章小结

第三章 三电机同步控制系统硬件分析

3.1 三电机同步控制系统的控制器

3.2 三电机同步控制系统的参数采集

3.3 三电机同步控制系统的执行模块

3.4 三电机同步控制系统的通讯设计

3.5 本章小结

第四章 三电机同步控制系统软件设计

4.1 西门子软件TIA博途V13概述

4.2 基于TIA博途V13的PLC控制程序设计

4.3 基于WinCC7.0的监控画面设计

4.4 本章小结

第五章 三电机同步控制系统的实验分析

5.1 RBFNN的跟踪实验

5.2 三电机同步系统的阶跃响应实验

5.3 三电机同步系统的解耦实验

5.4 三电机同步系统的负载实验

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间研究成果