基于CMAC的ASE/ACE控制器的工程应用常规控制的仿真分析   江门路灯维修车出租, 江门路灯维修车租赁, 江门路灯维修车公司  并联式模型Un为系统运行速度给定，N为多机拖动系统中子系统的个数，Gi为电流开环，转速闭环传递函数，转速调节器为比例控制器。按照各子系统是否具有计算，参数存储的能力，带式运输机控制系统的具体设计可采用两种模式：分布式I/O模式和分布式智能站模式。分布式I/O控制模式。其中各驱动子站设有I/O子站，各I/O子站的控制器承担所有的检测、状态判断和计算等任务，I/O子站不具有复杂计算能力，也没有保存控制参数的能力，只能够收集现场的开关量、模拟量和脉冲量信号，具有模拟量输出和开关量输出能力。为实现信号的远传、快速传输和可靠性，各子站通过单模或多模光纤与主控制器等交换数据。通常这种方式称之为分布式I/O方式。  显然这种方式要求主控制器的计算能力，网络通信能力很高；任何一台I/O子站的通信故障都会影响整个网络的运行。主控制器必须时时下发控制指令，每台设备的控制输出都依赖于主控制器，这样通信网路的延时，通信质量的好劣都直接影响控制输出。分布式智能站模式，其中各智能站具有计算能力和数据储存能力，即可以就地完成子系统的闭环控制。系统主控制器的功能与分布式I/O控制模式不同，通过网络监测设备运行状态，对系统的运行态势进行判断，对安全，节能，故障态势等进行预测，形成针对各个子站的任务分配如：速度指令，电流指令，转矩指令等。各智能子站完成本系统的闭环控制，各子站的闭环给定来自于主控制器；智能子站可存储增益，时间常数，限幅值等控制参数，也可以在线修改，甚至自整定。  分布式智能站系统模型因为转速、电流和转矩等快速变化的控制变量可以由智能子站就地完成控制，网络延时对子系统的影响也将减小，紧急故障判断也可由智能子站完成。智能子站分担了闭环系统要完成的测量、滤波和计算等功能，所以主控制器的计算任务则大大减小，主站则可以主要完成诸如节能评估，故障信息统计分析，启动或制动指令，运行速度调整等全局性任务。在一个或若干个子站出现故障时，系统可以继续运行。如前所述，在多机拖动系统中由于系统模型难以应用，参数变化也无法预测，基于模型的控制则难以实施。而神经网络控制具有独特的学习机制来提高其鲁棒性和适应性，特别是CMAC网络具有实时性的优势，可望在诸多领域得到应用。DCMAC+P在三驱动系统功率平衡的应用研究具有CMAC环节的速度控制器指出CMAC用于控制常有两种方式，第一种方式中采用先学习后控制，第二种方式则采用边学习边控制，在第二章中介绍的CMAC与P的复合控制即是这样一种学习方法。

      CMAC＋P方法把CMAC作为一种按扰动进行的补偿控制器，对系统的输入进行动态补偿，达到均衡分配功率的要求。定义平均电流PJI，电流的均衡采用如的具有CMAC环节的速度控制器，应用了在第二章中阐述的DCMAC+P计算过程。在APR提供的速度指令和电流指令下，DCMAC控制器不断修正权值，直至子系统的电流i与平均电流相等。DCMAC+P计算过程，该过程包括解码、学习（更新权值和输出计算等。CMACpjI-修正权值dni， APR具有CMAC环节的速度控制器．译码器的工作过程译码器对输入信号进行量化，量化的级数为N泛化参数为C，假设输入信号Ipj的范围为IminImax，那么译码器自动生成N+C个量化间隔，那么译码器的输出为： CMAC的学习过程CMAC采用σ学习算法更新权值：为减少权值扰动，在权值修正过程中增加惯性量， 在实际系统中，输出是有限制的，即maxmin≤≤UciUU。其中：<<η为学习速率，<<α为惯性量，ciU为CMAC的输出。这样APR被分散到各个子系统，各个子系统在各自的DCMAC+P功率平衡控制器的作用下逐步达到功率相对分配均衡，而速度给定和平均电流的计算则由主站完成。控制步骤则可采用如下方式：系统启动时：主站按软启动曲线下发速度给定，平均电流等于对应子系统本身实际电流；即启动时可不进行功率平衡。启动结束后，速度给定不变，主站计算实际平均电流，下传给各个子系统；各个子系统功率平衡控制器完成本机功率平衡。该功率平衡方式由于主站不过多干涉子平衡过程，则通信网路的延时对系统的影响就相对较小，所以，该方法特别适合分布式多机协调系统。三驱动系统功率平衡的仿真研究表中是三个系统参数完全相同子系统。当系统运行速度为转/分钟时，他们的电流相同，均为安培；当电源电压变化时，就意味着Ks变化；在电源回路电阻也会因电动机运行状态的不同而有所变化，即各个子系统的R不完全相同。表子系统仿真参数表PKSKeCRK#子系统#子系统#子系统反映了这些参数变化时，在CMAC控制器的作用下，系统功率平衡的过程。各子系统DCMAC+P的仿真参数均为：量化级数N=，泛化系数C=，学习速率η=，α=；CMAC的输出限幅为：正负V。并假设在功率平衡过程中，负载转速不发生改变即n=转。仿真模块由一个M文档组成，包括参数参数初始化，计算电流，CMAC计算模块等。功率平衡过程a中曲线表明，在系统硬度不同时，系统硬度较大的系统预先会进入平衡过程，这有些得出的结论也是相同的。c中曲线说明，在系统硬度相同时，因为供电电压的不同而使系统进入不平衡状态；但是在DCMAC+P的作用下，电流较大的电动机会逐步减小其实际承担的电流，而负载电流较小的电动机会逐步增加承担的电流，但是在调整的过程中会出现电流的小幅震荡。b则反映他们的复合情况。虽然在调整过程电动机电流会发生局部震荡，但是d表明系统的平均电流不会发生较大的改变，不会发生较大的“卸载”情况。虽然分布式的多机驱动系统中，网络延时较大，但是子系统的平衡过程只和主站的平均电流有关。从分析得出平均电流在平衡过程中几乎不变，所以该平衡过程于网络延时几乎无关。综上所述，基于DCMAC+P的功率平衡算法是可行的，通过学习更新权值，可以逐步达到功率相对均衡。

      与模糊平衡法的对比模糊控制也经常被用来计算功率平衡量。该方法中功率控制器在线计算电流平均值PJI和各子系统的电流符号idISign，从而可以定义出平衡因子iλ， 则*innU−∇功率控制器对n-i子系统的功率干预指令可表述为：当iλ>时，*innU−∇为正值，则∇+=增大，电流会变小，并逐步从发电制动到电动状态；当iλ<时，*innU−∇为负值，则***inninninnUUU−−−−∇+=变小，电流逐步从高于平均值向平均值靠近，减小不平衡度；当>iλ>时，*innU−∇为正值，则∇+=增大，电流逐步从低于平均值向平均值靠近，*innU−∇数值要与功率平衡调整参数有关；可以采用式，其综合考虑了功率平衡的平稳性要求： ∇λ在下面的例子中直流拖动子系统个串联式驱动，为简化计算有如下假定：．电流环采用电流截至负反馈，转速闭环；．功率平衡前后，转速不变n=转/分，即可以减载运行：各子系统控制器参数。模糊平衡法结果如表所示。表模糊平衡法示例#系统#系统#系统平衡电流转速*nUdI*nUdI*nUdIPJIn调整前一次调整二次调整由表可以看出，经过次调整后，系统准备达到平衡，同时可以保证系统的转速不改变；但是导致系统的平均电流下降，进而导致整个系统功效下降。对比分析DCMAC+P功率协调控制与模糊控制，又如下结论：DCMAC+P无需过多的参数设置，不需要繁杂的控制逻辑规则；DCMAC+P控制逻辑清晰，其参数与协调性能有较清晰的对应关系；DCMAC+P控制下评价电流几乎不变。所以，DCMAC+P控制较好的解决了分布式控制系统的多机功率协调，这种协调是基于稳态模型的，未考虑负载对平衡过程的影响；后面会讨论动态功率平衡控制。

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      在本的研究过程中，适逢路灯维修车进行动态优化设计，现以此为例进行仿真对比分析。输送机侧行江西万年青石灰石胶带输送机系统输送机从左至右运动，即左侧（尾部为矿山，右侧（头部为厂区，长距离胶带输送机将石灰石从矿山运往矿山。从矿山到厂区沿途要经过多个山峰，为节约开支，输送机依山而建，故胶带起伏变化较大，对驱动系统带来很大的困难和挑战。本文主要讨论其驱动得平稳性和功率平衡，其主要参数如表，考虑仿真需要，有些地方做了必要的近似：表万年带式运输机的参数输送物料石灰石输送机倾角和结构布置尺寸如胶带名称钢芯胶带型号ST带宽米胶带每米品质kg/m弹性模量*流变常数上托辊转动部分等效质量下托辊转动部分等效质量输送物料品质运行阻力系数将此路灯维修车的胶带划分为个单元，上下分支各个，每个单元所包含的带段相等，均为m。为仿真模型，包括三个部分：胶带部分，头部驱动，尾部驱动。其中胶带部分的模型由一个M函数实现，头部驱动和尾部驱动分布有封装好的子系统组成。常规控制的长距离路灯维修车仿真模型中JDPD为胶带部分，Subsystem，Subsystem分别为的头部和尾部驱动子系统，均采用为转速－电流双闭环结构。驱动系统模型为保证设备安全，驱动子系统设置两处限幅，即Saturation，和Saturation，分别为电流给定限幅和电压给定限幅，分别为正负A，和正V。电流环按典型I型系统设计；转速环采用Kp=的比例控制。电流滤波时间为s，转速滤波时间为s。电动机和可控电源采用由实验测试所得参数。由于考虑电动机和胶带之间无滑动，所以通过测试电动机转速，即可获得胶带速度。

     在滚筒和胶带之间没有摩擦的情况下，驱动滚筒部分的仿真采用式。仿真时间为s，固定步长s，微分方程解法为ode（Bogacki-Shanpine。电动机额定转速为r/m，对应的胶带额度速度为m/s。仿真实验安排启动时间为s，即胶带在相对恒定的加速度下在此时间内逐步达到m/s的速度，然后按此速度匀速运行。仿真结果中的各点张力，速度，加速度和相对伸长量等(胶带位置单位为m)。由可以看到启动初期张力变化较为剧烈（参见中的电流当量-时间，最大运行张力为（当量，因此在发现张力较大时就不得不选用较大强度的胶带。为运行过程的头尾部速度和两台电动机的电流曲线，可以看到启动结束（即启动开始s后两台电动机功率分配不均衡：头部电动机电流当量为左右，尾部电动机的电流当量为左右。应用基于CMAC的ASE/ACE控制器的仿真分析将基于CMAC的ASE/ACE算法应用于同一带式运输机，其仿真模型。该系统中增加了两个模块Subsystem和subsystem。这两个模块的内部均采用基于CMAC的ASE/ACE算法，其仿真结构。中JDPD为评价单元ACE，JDPD为策略单元ASE，这两个功能模块中的算法则采用小脑模型关联算法即CMAC。的ASE/ACE结构的输入in为平均电流当量即两电动机电流当量的和，in为本机电流当量，其输出与斜坡饱和环节共同形成驱动环节的速度给定。JDPD和JDPD的结构参数为：量化级数为，泛化系数为，惯性系数为，输入范围为-，+，输出限制为，其中Gain为变换系数。评价单元ACE的学习速率为(即次/s)，策略单元ASE的学习速率为评论单元的输出。采用基于CMAC的ASE/ACE算法的的输送机仿真模型为Subsystem的仿真模型。基于CMAC的评论-策略家算法的smulink示意，和的仿真结果反映了系统的各种工作曲线。

      尾头协调控制下的速度、电流当量随时间变化曲线中反映了系统在启动时间为s，最高转速为r/s时，从启动开始直至运行s时的各点张紧力当量，胶带伸长当量，速度，加速度当量的变化。可以看到启动过程中最大运行张力为（张紧力当量左右，略小于常规控制时的。但是由（时间座标以ms为单位可以看到电动机的不平衡现象得到逐步的调整，电流在启动结束后约s（即启动开始后s达到第一次平衡。 随时间渐进平衡曲线反映了系统从启动开始，直至运行秒后的速度和各电动机的功率分配情景。从中可以看出，两电动机电流当量逐步达到平衡，在平衡过中，系统速度几乎不受任何影响。综上所述，可以得到以下结论：在常规控制方式下，由于电动机参数，和分布位置的不同，会导致电动机功率分配不均衡；采用CMAC的策略评价家（ASE/ACE算法，可以实现电动机出力的均衡控制；采用CMAC的ASE/ACE算法，减小了系统的最大张力，利于延长胶带寿命；参数配置简单。仿真数据证明了，基于CMAC的策略评价家算法，可以实现分布式环境下的功率平衡控制，并能保证系统启动的平稳性。

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