CN105186938A - 一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法，包括如下步骤：根据两台变频器驱动两台感应电机的调速系统的数学模型，推导出张力子系统左逆模型；为增强神经网络的逼近和抗干扰能力，在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统；使用小波分析对神经网络输入预先进行特征量提取；使用新型函数训练神经网络，约束神经网络权重；在PLC中实现整套神经网络算法，实现两电机调速系统平台张力的软测量。本发明节省价格昂贵的高精度张力传感器，且不增加其他额外硬件，可节省系统成本；此外，本发明适用范围广，不受材料和环境因素的限制，具有较高的应用价值。

Description

一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法

技术领域

本发明涉及一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法，具体是使用神经网络左逆方法实现张力辨识，适用于两台变频器驱动两台感应电机的调速系统张力检测，属于软测量及软仪表构造技术领域。

背景技术

多电机调速系统被广泛应用于冶金、造纸、纺织、印刷等现代工业领域，这类系统需要多台电机来传送和抓取物料，张力的稳定是保证传送和抓取效率的重要因素。稳定的张力不仅能够保证物料不会因过紧而拉断，而且能够保证物料不因松弛而堆积。传统的方法是通过安装张力传感器来实现张力的检测和控制，但是高精度的张力传感器价格比较昂贵，且安装要求高，材料和环境限制因素多，严重限制系统的应用与推广。两电机调速系统具有多输入多输出、高阶、非线性、强耦合的特点，且运行过程中受到参数变化和各种内外干扰，难以得到系统精确的数学模型。而使用状态观测器等方法对张力进行观测又依赖于精确的数学模型，影响张力辨识的准确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种两电机调速系统无传感器的张力辨识方法，用以克服使用高精度张力传感器价格昂贵、安装困难、材料和环境限制因素多的缺点，实现两电机调速系统张力的无传感器高精度辨识。

本发明的技术方案是在神经网络左逆系统理论的基础上，使用两电机调速系统张力的历史数据，通过小波变换提取特征信号，然后训练神经网络来实现张力的实时辨识。在节省张力传感器的同时能够保证张力的辨识精度。

本发明采用的技术方案有以下步骤：

一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法，包括如下步骤：

1)根据两台变频器驱动两台感应电机的调速系统的数学模型，推导出张力子系统左逆模型；

2)为增强神经网络的逼近和抗干扰能力，在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统；

3)使用小波分析对神经网络输入预先进行特征量提取；

4)使用新型函数训练神经网络，约束神经网络权重；

5)在PLC中实现整套神经网络算法，实现两电机调速系统平台张力的软测量。

进一步，所述步骤1)中，基于逆系统方法和两电机调速系统数学模型，推导出张力子系统左逆模型：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度；在左逆模型推导过程中，使用ω_r2及其导数替换ω_r1作为主要输入量，由于本系统1号主动电机转速需要跟随速度给定，张力主要通过2号从动电机转速变化来调节。

进一步，所述步骤2)中，在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,F_s,e_F)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度。

进一步，所述步骤3)中，用小波变换对样本进行特征量提取，小波基采用非线性程度较高的Morlet小波。

进一步，所述步骤4)中，使用贝叶斯正则化函数“trainbr”训练神经网络。

进一步，所述步骤5)中，整个硬件系统以PLC为核心控制单元，PLC通过MPI接口与上位机进行通讯同时PLC与两台变频器通过Profibus总线进行串联；变频器工作在矢量控制模式，直接与两台感应电机进行连接；上位机中，WinCC通过MPI总线实时监控PLC，Excel与PLC通过OPC技术实现数据传输，MATLAB直接调用Excel数据进行小波分析及神经网络训练，权阈值通过OPC技术写入PLC中。

本发明优点在于：

1、摆脱了张力检测需要依赖张力传感器的情况，适用范围广，不受材料和环境因素的限制，具有较高的应用价值。

2、节省价格昂贵的高精度张力传感器，且不增加其他额外硬件，可节省系统成本。

3、神经网络不依赖系统精确的数学模型，大大提高对参数变化和内外干扰的鲁棒性，辨识精度高且易于实现。

4、经过推导可知，张力本质上是由相邻两台电机之间的转速差所决定的，因此在进行两电机调速系统激励时，设计了2个PID控制器，并且以1号电机(主动电机)的速度给定与2号PID张力控制器的输出之差来调节2号电机(从动电机)的速度，使系统闭环稳定，保证采集到更为有效的训练数据，使训练出的静态神经网络逼近效果更佳。

5、在左逆系统推导过程中，使用ω_r2及其导数替换ω_r1作为主要输入量。由于本系统1号电机(主动电机)转速需要跟随速度给定，张力主要通过2号电机(从动电机)转速变化来调节，因此ω_r2比ω_r1更能体现张力的变化规律。

6、在原先推导得到的四输入张力子系统左逆模型的基础上，增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入量，增强了神经网络的逼近和抗干扰能力。

7、为减少系统运行过程中的噪声干扰对训练结果的影响，用小波变换对样本进行特征量提取，小波基采用非线性程度较高的Morlet小波；使用小波变换预先对训练数据进行特征量提取，避免系统噪声和干扰降低神经网络训练精度，并增强系统的稳定性。

8、由于样本数据较多，因此在训练神经网络时，为保证收敛速度与精度，训练函数采用贝叶斯正则化函数“trainbr”，相对于传统的训练函数，“trainbr”能够约束网络的权重，使网络输出平滑，提高神经网络对新张力样本的预测精度；对采样数据进行掐头去尾，等间隔选取，进行归一化处理，并将数据分为训练数据集合检验数据集，前者进行神经网络训练，后者检验神经网络对新张力样本的泛化能力和预测精度。

9、在编写程序时，采用自顶向下的方法编写系统软件，具有功能化、模块化的特点，并且具有良好的移植性和通用性。

附图说明

图1为两电机调速系统原理结构图；

图2为两电机调速系统数学模型等效示意图；

图3为两电机调速系统激励及数据采样原理图；

图4为两电机调速系统神经网络张力辨识总体原理图；

图5为本发明装置示意图；

图6为本发明在PLC中具体实现流程图；

图7为PLC中神经网络实现流程图；

图8为张力辨识实验结果图；

图9为张力辨识实验相对误差图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明是在如图1所示的两电机调速系统平台基础上实施。系统包括两台变频器和两台感应电机，感应电机通过减速机与驱动辊连接，两个驱动辊由一条皮带相连，皮带上装有浮动棍，由于浮动棍的张紧作用，皮带上产生张力F。由于张力和转速相互关联，因此本发明采用主从控制方式，一台感应电机为主动电机，另外一台感应电机为从动电机，从动电机根据张力给定调节转速。系统输入为两台变频器的转速给定值ω₁和ω₂，输出为主动电机转速ω_r1、从动电机转速ω_r2和皮带张力F。将两台变频器与两台感应电机分别与S7-300PLC连接，组成两电机调速系统。具体的实施方案包含以下步骤：

1)根据两电机调速系统硬件平台建立相应的数学模型，其输入量为两台变频器的转速给定值ω₁何ω₂，输出量为主动电机转速ω_r1、从动电机转速ω_r2和皮带张力F，然后对两电机调速系统进行等效，如图2所示。两电机调速系统数学模型为两相静止坐标系下的四阶微分方程，包括两个一阶的速度输出和一个二阶的张力输出。通过对张力输出进行推导，可证明张力子系统的左逆模型存在，为神经网络的构建、训练提供理论依据。值得注意的是，这一步只是为神经网络的构建、训练提供理论依据，本发明的具体实施过程中，这一步可跳过。基于逆系统方法和两电机调速系统数学模型，推导出张力子系统左逆模型：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度；在左逆模型推导过程中，使用ω_r2及其导数替换ω_r1作为主要输入量，由于本系统1号主动电机转速需要跟随速度给定，张力主要通过2号从动电机转速变化来调节。

2)为进一步提升神经网络的逼近和抗干扰能力，在张力子系统左逆模型的基础上，增加张力给定F_s和张力误差e_F作为神经网络输入，形成ω_r2，ω₁，ω₂，F_s，e_F六输入和F单输出的神经网络模型，整体结构如图4所示。在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,F_s,e_F)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度。

本步骤首先设计两个PID控制器使系统稳定；然后将ω_r2，ω₁，ω₂，F_s，e_F六个神经网络输入信号实时进行小波变换，提取特征量，消除噪声干扰；最后将提取后数据归一化到[-1，1]，送入神经网络进行计算，经过反归一化得到张力辨识值。

3)采集训练样本进行特征量提取。由于张力实际是由两台电机的转差决定，因此设计两个PID控制器，并以1号电机的转速给定减去2号电机的PID控制器输出来调节2号电机的转速，以此使系统稳定。选取合适的ω_r1、F随机方波信号激励系统，采集训练样本来构成训练数据集，采样原理图如图3所示。采样信号包括ω_r2，ω₁，ω₂，F_s，e_F，F。为减少系统运行过程中的噪声干扰对训练结果的影响，用小波变换对样本进行特征量提取，小波基采用非线性程度较高的Morlet小波。

4)确定神经网络的权值和阈值。将经小波变换提取的特征量样本掐头去尾、等间隔选取，并进行归一化处理之后，分成训练数据集和检验数据集两个部分。神经网络选择3层BP网络，具有6个输入1个输出，通过反复尝试，当隐含层节点数为15时，神经网络对张力具有较好的泛化能力，隐含层采用logsig函数，输出层采用purelin函数，训练函数选取贝叶斯正则化函数“trainbr”，使用训练数据集进行训练，训练3000步，误差小于0.0001，满足要求，从而得到神经网络相应的权值和阈值。将训练的到的神经网络串联在两电机调速系统之后，即可实现张力的无传感器观测，如图4所示。

5)图5为本发明具体实施示意图，包括整个电气及通讯系统。两台感应电机型号为Y100L1-4，额定功率2.2kW，额定电流5A，额定转速1420r/min；光电编码器型号为YGM-615，每转可发出2048个脉冲，采用M法计数；张力传感器型号为YPH2，量程为0～100kg，采用24V直流电压供电，输出0～5V电压信号，灵敏度1.775mV/V；西门子变频器型号为XAN283MV397C，输入380/500V、11.1A、47～63Hz，输出0～InputV、7.70A、0～650Hz，通过CB15接口与Profibus总线连接；PLC选用西门子S7-300型，包括电源模块PS307、CPUS7-315-2DP，数字量模块SM321、模拟量模块SM335和计数器模块FM350。神经网络左逆算法可由PLC通过工控机软件实现。工控机与PLC通过CP5611通讯卡连接，实现上位机中组态软件WinCC与PLC的MPI通讯；PLC设置为主站，Excel设置为从站，Excel通过OPC技术实时读取PLC中采样数据；MATLAB直接调用Excel中数据进行小波变换及神经网络训练，然后通过OPC技术将神经网络权阈值导入到PLC中；PLC通过Profibus总线连接变频器上的CB15接口，两台变频器分别设置为7号和8号从站、矢量控制模式，控制方式为完全远程控制。

6)图6为本发明在PLC中具体实现流程图。系统上电后首先对变频器和计数器进行初始化。对变频器初始化代码为：

主要功能为将变频器设置为停止状态、设置变频器运行方式和通讯方式。

对计数器初始化代码为：

主要功能为设置计数器通道地址，数据长度等。

系统启动后，主循环程序OB1中实现Profibus通讯，完成实时频率的给定以及启动高速计数器模块FM350进行计数，具体代码与上述变频器初始化代码类似，送16进制控制字447F至DBD.DBW8设置变频器开，将中断程序OB35返回的实际频率送DBD.DBW10实现电机的速度调节。系统每100ms调用一次中断程序OB35，中断程序OB35进行转速的采样、小波变换特征信号的提取、神经网络计算和PID控制算法的实现，并将最终输出值送变频器输出。本发明采用M法进行计数，转速计算公式为：

$n=\frac{60\mathrm{\ω}}{2\mathrm{\π}}=\frac{60\×\frac{1}{T}\×c}{e}=0.29297c$

式中n为电机转速，单位r/min；ω为电气角速度，单位rad/s；T为计数周期，本发明中T＝0.1s；c为计数器计数值；e＝2048为光电编码器每转发出脉冲数。小波变换采用Morlet小波基，对神经网络输入信号进行实时变换，提取特征信号。神经网络算法流程图如图7所示，通过在形参设置神经网络输入输出个数以及隐含层节点数，可灵活适配不同规模的神经网络，具有较强的实用性。PID控制采用位置型PID算法，其控制器输出为：

u(k)＝u(k-1)+K_p(e(k)-e(k-1))+K_Ie(k)+K_D(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

式中K_P、K_I、K_D分别为比例、积分、微分系数；k为采样序号，e(k-i)为k-i时刻的偏差信号；u(k-i)为k-i时刻的控制器输出。

7)给定150～350N的张力随机方波，根据步骤6)所述算法对张力进行辨识，实验结果和张力辨识误差分别如图8和图9所示，从实验结果可以看到，张力辨识值能够快速跟踪实际张力，最大辨识误差在0.5％左右。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据两台变频器驱动两台感应电机的调速系统的数学模型，推导出张力子系统左逆模型；

2)为增强神经网络的逼近和抗干扰能力，在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统；

3)使用小波分析对神经网络输入预先进行特征量提取；

4)使用新型函数训练神经网络，约束神经网络权重；

5)在PLC中实现整套神经网络算法，实现两电机调速系统平台张力的软测量。

2.根据权利要求1所述的两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于：所述步骤1)中，基于逆系统方法和两电机调速系统数学模型，推导出张力子系统左逆模型：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度；在左逆模型推导过程中，使用ω_r2及其导数替换ω_r1作为主要输入量，由于本系统1号主动电机转速需要跟随速度给定，张力主要通过2号从动电机转速变化来调节。

3.根据权利要求1所述的两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于：所述步骤2)中，在原左逆系统的基础上增加张力给定F_s和张力误差e_F两个输入形成六输入左逆系统：

$F=\mathrm{\φ}({\mathrm{\ω}}_{r2},{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2},{\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,F_s,e_F)$

式中，F为张力，ω_r2、为2号从动电机转子角速度及其导数，ω₁、ω₂分别为1号主动电机和2号从动电机的同步角速度。

4.根据权利要求1所述的两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于：所述步骤3)中，用小波变换对样本进行特征量提取，小波基采用非线性程度较高的Morlet小波。

5.根据权利要求1所述的两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于：所述步骤4)中，使用贝叶斯正则化函数“trainbr”训练神经网络。

6.根据权利要求1所述的两电机调速系统无传感器张力辨识方法，其特征在于：所述步骤5)中，整个硬件系统以PLC为核心控制单元，PLC通过MPI接口与上位机进行通讯同时PLC与两台变频器通过Profibus总线进行串联；变频器工作在矢量控制模式，直接与两台感应电机进行连接；上位机中，WinCC通过MPI总线实时监控PLC，Excel与PLC通过OPC技术实现数据传输，MATLAB直接调用Excel数据进行小波分析及神经网络训练，权阈值通过OPC技术写入PLC中。