位置伺服系統PID控制策略研究與應用碩士論文（共71頁pdf下載）

ID:288013 · 發表于 2018-3-6 09:05

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①位置檢測裝置。伺服系統的主要組成部件。目前常用的位置檢測傳感器有感應同步器、光柵、磁尺、光電脈沖發生器與編碼盤等。
②驅動器。伺服系統中實現高性能伺服定位的關鍵設備。除具有一定輸出功率和調頻調壓精度之外，還要求頻帶寬，抗干擾能力強，有過電流保護和限流功能。
③伺服電動機。構成伺服系統的主要部件。位置伺服系統要求定位精度高，則伺服電動機必須要有良好的低速特性。另外，伺服系統的快速性還要求伺服電動機必須具有轉動慣量小、工作穩定性好等性能。
④控制器。通常由 PC 工控機和運動控制卡構成。隨著微電子技術的進步，控制器現
在具有體積小、功能強、成本低、控制性能好等特點。上述位置伺服系統的基本工作原理是：首先輸入與所需要到達的目標位置相對應的給定信號 d θ ，由此信號與位置檢測裝置測量得到的實際位置信號θ 相比較，其偏差為- ed θ θθ = ，通過控制器的算法運算，求出為消除該偏差所需施加于功率變換器輸入端的控制量u ，經過信號轉換與功率放大，驅動伺服機構，使得誤差 eθ 逐漸減小。
位置伺服控制系統通常為位置環、速度環和電流環三閉環結構，電流環和速度環作為系統的內環，位置環為系統的外環。位置伺服系統要求電流環具有輸出電流諧波分量小、響應速度快等性能，能精確控制隨轉速變化的交流電流頻率。速度環的作用是增強系統抗負載擾動能力，抑制速度波動。位置環的作用是保證系統的靜態精度和動態跟蹤性能。
⑵基本性能要求
①穩定性優良：穩定性是指系統在給定輸入或外界干擾作用下，經過短暫的調節后，系統達到新的或回復到原有的平衡狀態。
②精度高：伺服系統的精度是指輸出量跟隨輸入量的精確程度。
③響應速度快：快速響應性是指伺服系統動態品質的標志之一，即要求跟蹤指令信號的響應速度快，既要求過渡時間短又要控制系統的超調。 3
1.2 位置伺服系統主要控制策略的研究與發展趨勢
位置伺服系統是一個強耦合、含有多種不確定性的非線性時變系統，對它進行描述的數學模型的結構或參數大都不是非常準確，或難以獲得準確數學模型。系統參數變化和外部干擾的不確定性是位置伺服系統的難點問題，位置伺服系統的性能（響應速度、動靜態特性、抗干擾能力、魯棒性等）與其控制策略密切相關。因此，控制策略是位置伺服系統的一個重要研究方向。優良的控制策略不但可以彌補硬件設計的不足，而且可以進一步提高系統性能。控制策略主要包括交流電機控制技術和系統調節控制策略。高性能交流位置伺服系統對控制策略的要求可概括為：系統具有快速的動態響應和高的定位精度，對參數變化不敏感，抗干擾能力強。
在位置伺服系統控制中，傳統的和現代控制策略都依賴于數學模型，系統的魯棒性不是很好。因而許多學者將非線性理論、人工智能、最優控制等理論與方法引入到位置伺服系統控制的研究中[5][6]
，控制理論的突破與新型控制方法的誕生，都促進了位置伺服系統性能的迅速提高。位置伺服系統是基于位置誤差和誤差變化控制的系統，傳統的伺服驅動器和運動控制器等受硬件和控制算法復雜度的制約，仍采用了PID或改進的 PID控制器[7]。
常規 PID控制原理簡單、容易實現，在控制具有確定模型的線性過程中也取得了良好的控制效果。但位置伺服系統運行情況復雜，具有參數的時變性和模型的不確定性，系統辨識與建立模型涉及諸多因素，如摩擦特性、擾動扭矩、機械系統的剛度和慣量，難以建立精確的數學模型。傳統PID控制參數在線實時整定困難，對含有不確定性的非線性過程的系統難以進行有效控制[8]。
現代控制策略主要包括自適應控制、變結構控制、魯棒控制、預測控制等[6]。現代控
制策略能夠較好地適應位置伺服系統運行過程中對象結構和參數變化，克服各種非線性因素的影響，取得較為滿意的控制效果[9-11]。
模糊邏輯控制、神經網絡當前智能控制策略的重要研究方向。模糊邏輯控制實時性較好、精度較高。神經網絡具有很強的信息處理和綜合能力，對系統參數變化不敏感，抗干擾能力強[12][13]。
近年來，采用模糊控制、神經網絡控制等智能方法來解決數控機床、機器人等的非線性系統控制和復雜作業任務的控制已經取得了一定的效果[14][15]
，但是單純的模糊控制、神經網絡控制等都有一定的不足之處，比如模糊控制的模糊規則、論域的選擇等都依賴專家經驗，神經網絡的權值沒有嚴格的定義，而且權值的初始化主要也是依靠經驗等，為了克服這些缺點，需要把 PID傳統控制和智能控制進行有機的結合或把智能控制領域內的相關算法和控制策略進行有效的組合。復合控制策略是位置伺服控制策略的發展方向和趨勢。
1.3 先進PID 控制策略
先進PID控制是常規 PID控制的一個延伸和拓展。先進 PID的控制對象一般具有以下三個特點：不確定性、高度的非線性、復雜的任務要求。先進PID控制在其產生和發展的進程中，主要受到來自人工智能、模糊邏輯和人工神經網絡這幾個不同領域的技術和方法的支持及推動，并且相應地形成了分別基于這些技術和方法的三種基本的先進 PID控制方向，即專家PID控制、模糊 PID控制和神經網絡 PID控制[16]。
從位置伺服系統工程實用性出發，可歸納兩種基本思路：一是設計一個 PID結構的控制器，用其他的控制理論尋找最優的PID參數；二是用現代控制理論設計控制器，再將它降階至 PID結構。這兩種思想都是從控制方法和控制策略的角度來面向一個具體的應用系統，實現控制器與機電模型的一體化。即將整個系統作為整體考慮，一方面可以彌補系統設計上的某些局限或不足，另一方面則可以實現系統的動態建模，滿足整個系統的性能指標[17]。
專家PID控制是利用專家經驗來設計 PID控制參數。專家系統是一種基于知識的、智能的計算機程序系統，它包含兩個基本要素：知識庫和推理機制。知識庫中把熟練操作工或專家經驗知識構成PID控制參數選擇手冊，這部手冊記載各種工況下被控對象所對應的PID控制參數，推理機進行啟發式推理，決定控制策略[18]。
模糊自整定PID控制一般是由一個標準 PID控制器和一個模糊自調整機構組成。人們把規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則及有關信息作為知識存入計算機知識庫中，計算機根據輸入信號的大小、方向以及變化趨勢等特征，通過模糊推理做出相應決策，便可自動實現對PID參數的調整[19][20]。
神經網絡 PID 控制是由 PID 控制和神經網絡組成。其中神經網絡的輸出狀態對應于PID 控制器的三個可調參數，通過神經網絡的自身學習、加權系數調整，從而使其穩定狀態對應于某種最優控制律下的PID控制參數[21-23]。
由于專家PID在位置伺服系統中存在較多的問題和困難，現在先進 PID控制的重點集中在模糊 PID、神經網絡 PID以及二者的結合應用上，特別是二者的結合。隨著模糊技術和神經網絡技術研究的不斷深入，將模糊PID、神經網絡 PID進行有機結合，可有效發揮其各自的優勢并彌補不足。基于神經網絡的模糊PID控制器近年來逐漸成為研究的熱點，原因在于二者之間的互補、互聯性。模糊控制和神經網絡二者各自的優勢在于：模糊 PID控制易于獲得由語言表達的專家知識，能有效地控制難以建立精確模型而憑經驗控制的系統，而神經網絡 PID則由于其能映射任意函數關系，具有并處理和自學習能力，容錯能力也很強。神經網絡 PID擅長于系統辨識和按變化的環境進行自適應變化，模糊推理系統則在對人類知識進行推理和決策方面占有優勢，二者的結合有效推動了先進 PID控制在位置伺服系統中的應用[24-26]。
目前位置伺服系統控制策略仍然普遍采用經典PID控制方法。其優點是算法簡便、易于實現，其最突出的特點在于它不依賴于對象的精確模型，可以解決位置伺服系統精確建模的困難，而且其應用時間較長，控制專家們已積累大量的PID參數調節經驗。由于位置伺服系統向著高精度、高速度的方向發展，要求提高位置控制器的穩態精度、動態響應特性、魯棒性的性能，常規PID控制缺陷逐漸暴露出來，對于具有時變性和非線性的位置伺服系統，常規PID控制更顯得無能為力。人們在應用常規 PID的同時，也對其進行各種改進。主要體現在兩個方面：一是對常規PID本身結構的改進，即變結構PID控制。另一方面，將模糊控制、神經網絡控制和專家控制與常規 PID控制相結合，揚長避短，發揮各自的優勢，形成所謂的先進 PID控制。這種新型控制器已引起人們的普遍關注和極大的興趣，并已在位置伺服系統中得到廣泛應用。它具有不依賴系統精確數學模型的特點，對系統參數變化具有較好的魯棒性[27-28]。

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