一種伺服直驅(qū)泵控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種伺服直驅(qū)泵控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，屬于液壓控制技術(shù)領(lǐng)域。該液壓控制系統(tǒng)具體包括：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制部分，伺服調(diào)速部分，液壓部分。網(wǎng)絡(luò)控制部分接受傳感器反饋回來的信號，對信號進(jìn)行分析處理后進(jìn)行自適應(yīng)智能控制，從而達(dá)到精確控制。在傳統(tǒng)的液壓伺服控制系統(tǒng)中,由于液壓固有頻率、液壓剛度以及外界干擾力等使液壓系統(tǒng)成為參數(shù)時(shí)變、強(qiáng)非線性等特點(diǎn)，導(dǎo)致很難對建立精確的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而影響控制系統(tǒng)的精確度和安全性。本發(fā)明通過設(shè)計(jì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來控制伺服直驅(qū)泵控液壓系統(tǒng)可以達(dá)到較高的控制精度。
【專利說明】
-種伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及一種伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)，屬于液壓控制技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 伺服直驅(qū)累控液壓技術(shù)是液壓領(lǐng)域的新型傳動(dòng)技術(shù)，具有節(jié)能、高效、寬調(diào)速范 圍、高可靠性、低噪音、易實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)數(shù)字控制等諸多優(yōu)點(diǎn)，在國民生產(chǎn)的各領(lǐng)域有著巨大 的潛在應(yīng)用價(jià)值。但伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)屬于容積調(diào)速，且包含了驅(qū)動(dòng)器和電機(jī)環(huán)節(jié)，使 得整個(gè)系統(tǒng)存在響應(yīng)慢、控制特性差等難點(diǎn)問題，傳統(tǒng)的液壓伺服控制系統(tǒng)中，由于液壓固 有頻率、液壓阻尼比、液壓剛度W及外界干擾力等使液壓系統(tǒng)成為參數(shù)時(shí)變、強(qiáng)非線性、不 確定延遲等特點(diǎn)，導(dǎo)致很難對被控對象進(jìn)行精確的數(shù)學(xué)機(jī)理模型描述，進(jìn)而影響控制系統(tǒng) 的精確度和安全性。而采用現(xiàn)代控制理論的狀態(tài)空間描述方法也僅是對真實(shí)系統(tǒng)的近似描 述，其間必然存在一定的偏差，無法滿足工業(yè)過程對控制精度的要求。針對電液伺服系統(tǒng)快 速性、穩(wěn)定性和精確性之間存在相互干擾的問題，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型控制應(yīng)用于伺服直 驅(qū)累控液壓系統(tǒng)中，提出了一種伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。該控制方 法比常規(guī)PID控制和模糊控制等控制策略具有更好的自適應(yīng)能力和控制性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明針對現(xiàn)有伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)控制方面存在的缺陷與不足，通過設(shè)計(jì)一 種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并采用最速下降法對參數(shù)進(jìn)行自組織自適應(yīng)優(yōu)化，使收斂速度更 快，控制精度更高。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:一種伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)小波神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，包括： 本發(fā)明有所設(shè)及的伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)有永磁同歩伺服電機(jī)提供動(dòng)力源。根據(jù)矢量 控制理論建立永磁同歩伺服電機(jī)電壓與電機(jī)轉(zhuǎn)速的數(shù)學(xué)模型：
--電動(dòng)機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩，單位源^11; 焉 負(fù)載轉(zhuǎn)矩，單化絮-縦； --q軸電流;單位; ^一一q軸電壓，單位廬； 忘g 定子電感在q軸的等效電感，單位H; Mg一一定子電阻，單位〇; I一一轉(zhuǎn)動(dòng)部分折算到轉(zhuǎn)子軸上的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，單位 m一一轉(zhuǎn)子機(jī)械轉(zhuǎn)速麵Ii適； D-電動(dòng)機(jī)的黏性摩擦系數(shù)嚴(yán)謝帶綴fl遺)； 1?一一電機(jī)參數(shù)，稱為轉(zhuǎn)矩靈敏度； &一一電動(dòng)機(jī)參數(shù)，稱為反電勢系數(shù)。
[0005] 建立伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速與液壓缸位移的數(shù)學(xué)關(guān)系 累控液壓系統(tǒng)部分包括液壓累、管道、換向閥和液壓缸。液壓累高壓腔到液壓缸之間的 壓力巧可看作是相等的，液壓缸回油側(cè)壓力近似為零，液壓累的容積效率曲線近似為直線， 因此液壓累的內(nèi)泄漏是跟壓力成正比的。將液壓累的內(nèi)泄漏與管道和液壓缸的泄漏系數(shù)為 卷，美。
[0006] 得到伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速與液壓缸流量方程為： Q一一液壓累的流量；
嗎一一伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)速； i一一累高壓腔到液壓缸之間的壓力； 赫》-累的排量； A一一液壓缸無桿腔有效工作面積； f一一活塞運(yùn)動(dòng)位移； I一一泄漏系數(shù)； W一一液壓累高壓腔到液壓缸之間的油液體積； M一一油液體積彈性模量。
[0007] 本發(fā)明所設(shè)及的伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)，由于液壓累存在泄漏和各種摩擦損失， 驅(qū)動(dòng)液壓系統(tǒng)所需的轉(zhuǎn)矩應(yīng)當(dāng)有壓力轉(zhuǎn)矩和損失轉(zhuǎn)矩兩部分組成：

一一累的總轉(zhuǎn)矩，單位汲; 滅孩--累的輸出轉(zhuǎn)矩，單位潔* Jl; Mj--累的損失轉(zhuǎn)矩，單位潔*11; F--累的出口壓力，單位 心心\一一累的轉(zhuǎn)矩?fù)p失的參數(shù)； 爵--液體的密度，單位％/;!巧3; 興一一流體動(dòng)力粘度系數(shù)，單位黨* i一一轉(zhuǎn)子的氣隙間隔，單位m; Pg一一液壓系統(tǒng)的總?cè)莘e，單位 1 一一液體的體積模量。
[0008] 由于伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)的輸出與輸入之間屬于多因素、強(qiáng)禪合、非線性的問 題，很難用精確的數(shù)學(xué)模型來求解他們之間的關(guān)系，而用小波神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可W很好的實(shí)現(xiàn) 滿足精度要求的智能控制。系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)有電機(jī)的電壓勝、電流f、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速滅;累的排 量%等。輸出參數(shù)主要為液壓累的出口壓力羅。
[0009] 本發(fā)明的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的小波采用Morlet小波，它的優(yōu)點(diǎn)是時(shí)頻域的局部性能 都比較好，頻域能量比較集中，頻率混疊影響較小。
[0010] 設(shè)資邊為齡^6*小波函數(shù)，餐為輸入層的第i個(gè)輸入樣本，巧為輸出層的第f個(gè)輸 出值，%為連接輸入層節(jié)點(diǎn)f和隱含層節(jié)點(diǎn)i的權(quán)值,?為鏈接隱含層節(jié)點(diǎn)J和輸出層節(jié) 點(diǎn)i的權(quán)值。運(yùn)里約定續(xù)是第個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)閥值，是隱含層節(jié)點(diǎn)閥值，%為第J個(gè)隱含 層節(jié)點(diǎn)的伸縮因子，%為第^^個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的平移因子，則小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可^描述為：
[0011] 小》
其中I紀(jì)《城，^分別為框架的上下界。此處選擇illl潔I時(shí)的幾乎緊框架的 Morlet小波函數(shù)：
樣本歸一化。在伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)中，各樣本的取值范圍由于各種因素存在一定 的差距，為防止在訓(xùn)練時(shí)在網(wǎng)絡(luò)的平坦區(qū)域陷入極值，對樣本預(yù)先進(jìn)行歸一化處理。
[001。式中《為輸入樣本;嗦為歸一化后樣本。
[0013] 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)輸入層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)個(gè)為4,輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)1，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)6。如 圖1所示。網(wǎng)絡(luò)的輪入巧輪出書占 A訝I田向昔F巧取親元。
[0014] 即 網(wǎng)絡(luò)初始化。誤差E取為0.0 Ol，
學(xué)習(xí)速率螺取0.1，動(dòng)量因子豕取0.07，訓(xùn)練次數(shù)500次， 隨機(jī)初始化小波函數(shù)的伸縮因子平移因子%和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值滅。
[0015] 樣本分類。把伺服直驅(qū)液壓系統(tǒng)樣本分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，訓(xùn)練樣本用于訓(xùn) 練網(wǎng)絡(luò)，測試樣本用于測試小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出精度。
[0016] 控制輸出。把訓(xùn)練樣本輸入到所設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)控制輸出，并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸 出和期望輸出的誤差E。
[0017] 權(quán)值修正。根據(jù)誤差精度E修正小波函數(shù)參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，控制輸出值逼近期望 值。
[0018] 設(shè)胃為第#個(gè)模式的第f個(gè)期望輸出，則基于最小二乘法的代價(jià)函數(shù)表示為：
式中，Jl一-第f個(gè)實(shí)際輸出向量； 建f--第f個(gè)期望輸出向量。
[0019]由式可W得到W下偏導(dǎo)數(shù)：
為加快算法的收斂速度引入動(dòng)量因子f，其迭代公式為：
式中，琢--為學(xué)習(xí)速率。
[0020] 在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整過程中，初始階段，學(xué)習(xí)步長選擇要大一些，W使學(xué)習(xí)速度加快， 當(dāng)接近最優(yōu)點(diǎn)時(shí)，學(xué)習(xí)速率小一些，確保權(quán)值收斂。
【附圖說明】
[0021] 圖1為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖； 圖2所示為本發(fā)明的實(shí)施流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0022] 1.數(shù)據(jù)采集。對伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括輸入和輸出相關(guān)參數(shù). 在伺服直驅(qū)累控液壓系統(tǒng)中，各樣本的取值范圍由于各種因素存在一定的差距，為防止在 訓(xùn)練時(shí)在網(wǎng)絡(luò)的平坦區(qū)域陷入極值，對樣本預(yù)先進(jìn)行歸一化處理。
[0023]
式中4為輸入樣本;ffc*為歸一化后樣本。
[0024]樣本分類。把伺服直驅(qū)液壓系統(tǒng)樣本分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，訓(xùn)練樣本用于訓(xùn) 練網(wǎng)絡(luò)，測試樣本用于測試小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出精度。
[00巧]2.確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。設(shè)爐址為Morlet小波函數(shù)，A為輸入層的第Jt個(gè)輸入樣本，A為 輸出層的第:f個(gè)輸出值，為連接輸入層節(jié)點(diǎn)i可日隱含層節(jié)點(diǎn)/的權(quán)值，"V為鏈接隱含層 節(jié)點(diǎn)J和輸出層節(jié)點(diǎn)Jt的權(quán)值。運(yùn)里約定巧8是第個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)閥值，Wjw是隱含層節(jié)點(diǎn)閥 值，Uj-為第/個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的伸縮因子，咬?為第J個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的平移因子，則小波神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型可W描述為：
[002
其中皿，4及分別為框架的上下界。此處選擇^及Wi時(shí)的幾乎緊框架的 Morlet小波函數(shù)：
網(wǎng)絡(luò)輸入層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)個(gè)為4,輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)1，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)6。如圖1所示。網(wǎng)絡(luò)的輸入 和輸出節(jié)點(diǎn)分別用向量義和r表示。
[0027]良
3.網(wǎng)絡(luò)初始化。誤差E取為0.001，學(xué)習(xí)速率巧取0.1，動(dòng)量因子T取0.07，訓(xùn)練次數(shù)500 次，隨機(jī)初始化小波函數(shù)的伸縮因子Uj?，平移因子?和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值@。
[002引4.網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。把訓(xùn)練樣本輸入到所設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)控制輸出，并計(jì)算網(wǎng)絡(luò) 輸出和期望輸出的誤差E。
[0029] 5.權(quán)值修正。根據(jù)誤差精度E修正小波函數(shù)參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，控制輸出值逼近期望 值。
[0030] 設(shè)譚為第個(gè)模式的第個(gè)期望輸出，則基于最小二乘法的代價(jià)函數(shù)表示為：
式中，.3?--第:f個(gè)實(shí)際輸出向量； 馬一一第I個(gè)期望輸出向量。
[0031] 由式可W得到W下偏導(dǎo)數(shù)： 為；
式中，巧一-為學(xué)習(xí)速率。
[0032] 6.計(jì)算誤差函數(shù)巧，1，如果，
，則轉(zhuǎn)第7步;如果，
則繼續(xù) 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，直至五<￡，轉(zhuǎn)5步。
[0033] 7.輸出學(xué)習(xí)結(jié)果，結(jié)束。
[0034] 如圖2所示為本發(fā)明的實(shí)施流程圖。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:包括以下步驟:首 先，對伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括輸入和輸出相關(guān)參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一 化處理;其次設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，根據(jù)一定數(shù)學(xué)模型確定輸入層與輸出層的維數(shù)，并確定出 隱含層的維數(shù)和小波基函數(shù);然后初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，設(shè)定誤差精度，接著對樣本進(jìn)行訓(xùn)練， 根據(jù)所設(shè)定精度進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整權(quán)值，直到滿足需求的控制精度。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征 在于:所述的輸入層參數(shù)包括電機(jī)電壓、電流、轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速、栗的排量;輸出參數(shù)為栗的出口 壓力。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征 在于:對所給定的數(shù)據(jù)樣本為防止在訓(xùn)練時(shí)在網(wǎng)絡(luò)的平坦區(qū)域陷入極值，進(jìn)行歸一化處理。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征 在于:根據(jù)伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)的自身特點(diǎn)建立了一定的數(shù)學(xué)關(guān)系，設(shè)計(jì)了輸入輸出層 的維數(shù)，確定了隱含層的維數(shù)，其網(wǎng)絡(luò)模式為4 一6-1型。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征 在于：提出了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制方法，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以小波基函數(shù)為神經(jīng)元 激勵(lì)函數(shù)的前饋網(wǎng)絡(luò)模型，它是小波分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互結(jié)合的產(chǎn)物，具有小波變換 良好的時(shí)頻局域化特點(diǎn)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的泛化能力與自適應(yīng)數(shù)據(jù)的能力，因此小波 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著更強(qiáng)的自組織、自學(xué)習(xí)及自適應(yīng)能力，和逼近、容錯(cuò)和推理能力。6. 所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)為3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對隱含層的小波基函數(shù)采用Morlet小波函數(shù)，其表 達(dá)式7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服直驅(qū)栗控液壓系統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征 在于:所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本采用分類處理后采用最速下降法進(jìn)行訓(xùn)練，直到誤差精度 達(dá)到要求。
【文檔編號】G05B13/04GK106019947SQ201610613307
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月31日
【發(fā)明人】韓賀永, 喬永杰, 和東平, 王雷
【申請人】太原科技大學(xué)