CN105634356A - 基于plc的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，包括以下步骤：三台西门子M440变频器分别驱动三台三相感应电机来带动负载构成三电机调速系统，根据三电机调速系统的数学模型，推导出右广义逆系统数学模型，通过S7-300PLC设计3个PID控制器使三电机驱动系统稳定并采集样本，通过Wavelet？Toolbox对上一步采集的数据进行处理，提取特征信号，离线神经网络训练，最后在西门子S7-300PLC中为2号电机转速ω_r2子系统，皮带间张力F₁₂子系统和F₂₃子系统分别设计闭环内模控制器。本发明消除神经网络广义逆开环系统的稳态误差，增强系统的鲁棒性。

Description

基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法

技术领域

本发明涉及一种三电机调速系统神经网络广义逆内模控制器在PLC中的实现方法，适用于以西门子S7-300PLC作为控制器、三台西门子M440变频器驱动三台三相感应电机的调速系统张力与转速的解耦控制，属于电力传动技术领域。

背景技术

近年来，多电机调速系统在纺织、冶金、轨道交通等领域得到了广泛的应用。但是如何实现多电机调速系统高精度的协调控制，提高系统的同步性能一直是研究的热点，对于三电机调速系统来说，其具有高阶、非线性、强耦合的特点，使得内部各个变量相互影响，加上工作环境有各种干扰，负载突变等影响，使得传统的控制方法很难实现三电机调速系统高精度控制。而在工业中，常常使用三台甚至多台电机，涉及的变量、设备复杂，已有的控制策略有明显的局限性。

传统的解耦方法有前馈解耦、自适应解耦、自校正解耦等，但是都依赖于系统精确的数学模型，一旦出现外部干扰或者负载扰动导致系统参数发生变化，控制效果就会变差甚至出现系统失稳。

目前对于多电机调速系统智能化控制的方法大多局限于仿真实验阶段，将仿真实验转化为实际应用仍然缺少有效的可实施的操作手段，为此也需要很长的大量的实际经验的积累。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提出一种基于S7-300PLC的三电机调速系统的神经网络广义逆控制方法，实现对三电机调速系统转速和张力的解耦，此外加入内模控制器作为闭环控制器，提升系统的响应速度和稳定性。

本发明的技术方案是在神经网络右逆系统理论的基础上，使用三电机调速系统的历史运行数据，通过小波变换提取特征信号，然后离线训练神经网络，最终在S7-300PLC中实现神经网络算法，达到三电机调速系统转速和张力的解耦。

本发明采用的方案具有以下步骤：基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，包括以下步骤：

第一步，三台西门子M440变频器分别驱动三台三相感应电机来带动负载构成三电机调速系统，将三台M440变频器通过CB15模块，经Profibus总线连接到西门子S7-300PLC；通过PLC输出的三台电机的同步角速度ω₁、ω₂和ω₃作为三台三相感应电机的输入；

第二步，根据三电机调速系统的数学模型，推导出右广义逆系统数学模型：

$u=({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,{\mathrm{\ω}}_3)=\mathrm{\φ}\left(\right\{{\mathrm{\ω}}_{r2},F_{12},{\stackrel{\·}{F}}_{12},F_{23},{\stackrel{\·}{F}}_{23}\},v_1,v_2,v_3)$

其中，设取ω_i(i＝1，2，3)为第i台变频器转速给定，ω_r2为2号感应电机转速，F₁₂和F₂₃分别为1号和2号电机间皮带张力、2号和3号电机间皮带张力，v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_{23}+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

第三步，通过S7-300PLC设计3个PID控制器使三电机驱动系统稳定，给定转速ω_r2和张力F₁₂，F₂₃分别为100～1200r/min、18～72kg的随机方波信号，采集2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃以及PLC输出给3台变频器的同步角速度ω₁，ω₂，ω₃；

第四步，在MATLABR2011b中，通过WaveletToolbox对上一步采集的数据进行处理，提取特征信号，特征量提取采用连续小波变换，小波基选用MexicanHat小波函数；使用MATLABR2011b中NeuralNetworkToolbox对连续小波变换提取的特征信号进行离线神经网络训练，在训练开始前时使用粒子群优化算法对神经网络初始权阈值进行寻优，加快神经网络的收敛，神经网络具有8个输入，15个隐含层节点，3个输出，分别为ω_r2，F₁₂，F₂₃，v₁，v₂，v₃，其中v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_{23}+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

在西门子S7-300PLC中编写三层神经网络程序，并将MATLAB训练得到权值和阈值通过OPC技术写入PLC，实现转速和张力的解耦控制；

第五步，为消除静态误差，增强系统的抗干扰能力，在西门子S7-300PLC中为2号电机转速ω_r2子系统，皮带间张力F₁₂子系统和F₂₃子系统分别设计闭环内模控制器。

进一步，所述第二步中2号感应电机为主动电机，1号和3号感应电机为从动电机；以2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃为系统输出。

进一步，所述第四步具体过程为：

步骤a，在MATLABR2011b打开WaveletToolbox，加载采样信号；使用MexicanHat函数进行一层小波分解，放大有关细节；使用MexicanHat函数进行三层分解，在DisplayMode菜单下选择SuperimposeMode，在同一图形中以不同的颜色显示细节和近似；从信号中移除噪声，点击Denoise按钮弹出降噪工具进行噪声消除，导出经过去噪的特征信号，将经过去噪的特征信号归一化至[-1，1]；

步骤b，系统启动后，首先调用一次OB100进行暖启动，对系统设备进行初始化操作，PLC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，送16进制控制字447F分别至DBD.DBW8、DBD.DBW36、DBD.DBW74设置变频器开，将中断程序OB35返回的三台电机实际频率分别送DBD.DBW10、DBD.DBW38、DBD.DBW76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实现转速ω_r2采样、小波变换提取特征信号、计算神经网络输出，并将最终输出值送变频器输出，小波变换采用MexicanHat小波基，对采样信号进行实时变换，提取特征信号作为神经网络输入；

步骤c，在训练神经网络前在MATLABR2011b环境下使用粒子群优化算法求取神经网络最佳初始权阈值，首先对粒子群参数进行初始化，包括进化次数、种群规模、个体和全局最佳适应度值，然后进行迭代寻优，计算每个粒子的适应度，更新个体最优和群体最优，接着判断是否达到最大迭代次数或者全局最优位置是否满足最小界限，若任意一个条件满足，则得到神经网络最佳初始权阈值，否则重复进行迭代寻优；然后调用神经网络工具箱NeuralNetworkToolbox训练神经网络，并将权阈值导入Excel，通过OPC技术写入PLC中相应数据块；

步骤d，初始化OPC，定义OPC服务、组集合、标签组、客户端句柄以及服务器句柄，定义RangA～RangC为字符串型数据；

步骤e，Excel表格B列为权阈值名称，C列为权阈值数值，当鼠标点击“ANN-WRITE”按钮时，触发事件PrivateSubCommandButton1_Click()，首先使用For循环在B列相应位置填充结点对应的权阈值名称，输入层节点数最多10个，隐含层节点数最多30个，输出层节点数最多10个；然后与OPC服务器即PLC建立连接，激活当前组、添加OPC组对象、标签、数据项，并后台刷新，同时将Excel中B列和C列数据写入PLC中；

步骤f，当鼠标点击“STOP”按钮时触发事件PrivateSubCommandButton2_Click()，终止数据导入，断开与OPC服务器的连接。

进一步，选取logsig为隐含层激活函数，purelin为输出层激活函数，神经网络的训练函数选取弹性反向传播算法trainrp。

进一步，所述第五步的转速ω_r2子系统的内模控制器为：

$G_{c1}\left(s\right)=F_1\left(s\right)\·G_{m1}^{-1}\left(s\right)=\frac{s+1}{1.5s+1}$

所述张力F₁₂子系统的内模控制器为：

$G_{c2}\left(s\right)=F_2\left(s\right)\·G_{m2}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.2s+1)}^2}$

所述张力F₂₃子系统的内模控制器为：

$G_{c3}\left(s\right)=F_3\left(s\right)\·G_{m3}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.1s+1)}^2}.$

本发明优点在于：

1)三电机调速系统在实际生产中应用更加广泛，而PLC具有可靠性高、扩展性好、可移植性强、能适应恶劣环境、维护方便、模块化的特点，在PLC中实现神经网络算法对其进行解耦控制具有较高的实用价值。

2)由于张力本质上是两台电机转差的积分，本发明选择2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃作为输出，与原先选择1号电机转速ω_r1、F₁₂和F₂₃作为输出相比，可以同时分别调节1号和3号电机与2号的转差，从而同时独立调节张力F₁₂和F₂₃，避免原先调整F₁₂会干扰F₂₃的缺点，因此响应更加快速，减少系统调整时间。

3)本发明使用MATLABR2011b的WaveletToolbox工具箱中连续小波变换来对神经网络训练样本进行特征量提取，基函数选用MexicanHat函数，避免噪声和干扰影响神经网络的训练精度，提升神经网络的稳定性。

4)由于样本数据较多，为了兼顾神经网络训练时间与训练精度，本发明使用粒子群优化算法确定神经网络初始权阈值，从而加快神经网络的收敛速度。在神经网络的训练过程中，对小波分析提取的特征量进行等间隔选取、掐头去尾和归一化处理，并将数据分成训练样本集和测试样本集，其中测试样本集占样本总数的70％，用于神经网络的训练；测试样本集占样本总数的30％，用于神经网络的检验，最后基于MATLABR2011b环境，使用NeuralNetworkToolbox工具箱对神经网络进行离线训练。

5)摆脱了传统的控制方法依赖系统精确的数学模型弊端，避免建模误差以及由系统参数变化而带来的控制性能劣化。

6)经神经网络解耦的三电机调速系统可以近似等效为一个一阶速度子系统和两个二阶张力子系统，可以使用经典控制理论的方法对其进行单独控制。

7)在西门子S7-300PLC中分别为转速和两个张力设计闭环内模控制器将神经网络广义逆伪线性复合系统构成闭环控制，消除神经网络广义逆开环系统的稳态误差，增强系统的鲁棒性；此外，本发明的方法将仿真实验转化为可实施的操作手段，在MATLAB、WinCC和OPC技术的结合下，使用上位机对S7-300PLC进行编程，使用MATLABR2011b中NeuralNetworkToolbox对连续小波变换提取的特征信号进行离线神经网络训练，在训练开始前时使用粒子群优化算法对神经网络初始权阈值进行寻优，并将权阈值导入Excel，通过OPC技术写入PLC中相应数据块，本发明采用自顶向下的方法编写程序，具有模块化、功能化的特点，程序可读性高，可移植性强，方便工程技术人员调试。

附图说明

图1为三电机调速系统原理结构图；

图2为三电机调速系统数学模型等效示意图；

图3为粒子群算法对神经网络初始值寻优流程图；

图4为三电机调速系统神经网络广义逆内模控制总体原理框图；

图5为本发明装置连接示意图；

图6为本发明在PLC中具体实现流程图；分别包括主程序、初始化程序、主循环、中断程序流程图；

图7为连续小波变换提取特征量流程图；

图8为PLC中神经网络实现流程图；

图9为WinCC组态软件监控画面；

图10为三电机调速系统PID控制和神经网络广义逆内模控制解耦效果对比图；

其中(a)组为PID解耦控制效果图；(b)为神经网络广义逆内模控制效果图；

图11为三电机调速系统PID控制和神经网络广义逆内模控制跟踪效果对比图；

其中(a)组为PID控制跟踪效果图；(b)为神经网络广义逆内模控制效果图；(c)组为PID控制张力跟踪效果图；(d)为神经网络广义逆内模控制张力跟踪效果图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的实施方案。本发明是在如图1所示的三电机调速系统平台基础上实施。系统包括三台西门子M440变频器和三台三相笼型感应电机，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，2号感应电机为主动电机，1号和3号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PLC输出给三台变频器的转速给定值ω₁、ω₂和ω₃，输出为2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃。将三台西门子M440变频器和三台三相笼型感应电机分别与S7-300PLC连接，组成三电机调速系统。具体的实施方案包含以下步骤：

1)根据三电机调速系统硬件平台建立相应的数学模型，其输入量为西门子S7-300PLC输出给三台西门子M440变频器的转速给定值ω₁、ω₂和ω₃，输出量为2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃，然后对三电机调速系统进行等效，如图2所示。三电机调速系统数学模型为两相静止坐标系下的五阶微分方程，包括一个一阶的速度输出和两个个二阶的张力输出。通过对输出进行推导，可证明三电机调速系统的右广义逆存在，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。

该步骤中，根据三电机调速系统的数学模型，推导出右广义逆系统数学模型：

$u=({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,{\mathrm{\ω}}_3)=\mathrm{\φ}\left(\right\{{\mathrm{\ω}}_{r2},F_{12},{\stackrel{\·}{F}}_{12},F_{23},{\stackrel{\·}{F}}_{23}\},v_1,v_2,v_3)$

其中，设取ω_i(i＝1，2，3)为第i台变频器转速给定，ω_r2为2号感应电机转速，F₁₂和F₂₃分别为1号和2号电机间皮带张力、2号和3号电机间皮带张力，v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}.$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_{23}+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

2)采集训练样本。由于张力实际是由相邻两台电机的转差决定，因此在西门子S7-300PLC中设计三个PID控制器，并以2号电机的转速给定减去1号电机的PID控制器输出来调节1号电机的转速，以2号电机的转速给定减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，以此使系统稳定。转速ω_r2选取100～1200r/min随机方波，张力F₁₂和F₂₃选取18～72kg随机方波，采集训练样本来构成训练数据集。采样信号包括ω_r2，F₁₂，F₂₃，ω₁，ω₂，ω₃。对ω_r2，F₁₂，F₂₃离线分别求取一阶、二阶、二阶导数

3)在MATLABR2011b中，通过WaveletToolbox对上一步采集的数据进行处理，提取特征信号，特征量提取采用连续小波变换，小波基选用MexicanHat小波函数；使用MATLABR2011b中NeuralNetworkToolbox对连续小波变换提取的特征信号进行离线神经网络训练，在训练开始前时使用粒子群优化算法对神经网络初始权阈值进行寻优，加快神经网络的收敛，神经网络具有8个输入，15个隐含层节点，3个输出，分别为ω_r2，F₁₂，F₂₃，v₁，v₂，v₃，其中v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_{23}+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

在西门子S7-300PLC中编写三层神经网络程序，并将MATLAB训练得到权值和阈值通过OPC技术写入PLC，实现转速和张力的解耦控制。

该步骤的具体过程为：

3.1)a在MATLABR2011b打开WaveletToolbox；b加载采样信号；c使用MexicanHat函数进行一层小波分解；d放大有关细节；e使用MexicanHat函数进行三层分解，在DisplayMode菜单下选择SuperimposeMode，在同一图形中以不同的颜色显示细节和近似；f从信号中移除噪声，点击Denoise按钮弹出降噪工具进行噪声消除；g导出经过去噪的特征信号；h将经过去噪的特征信号归一化至[-1，1]。小波基选取MexicanHat小波，与傅里叶变换相比，小波变换能够同时在时域与频域对信号进行放大，在滤除噪声的同时能够最大限度的保留原始信号；将提取到的特征信号掐头去尾，归一化到[-1，1]，能够防止样本差异太大导致神经网络对某一输入特别敏感或不敏感，提升网络的性能。最后将样本划分为训练数据集和检验数据集，两者分别占样本总数的70％和30％。

3.2)确定神经网络最佳初始权阈值。由于训练过程中，神经网络初始值是随机确定的，这就导致神经网络常常收敛慢，甚至陷入局部极小值，因此本发明在训练神经网络前在MATLABR2011b环境下使用粒子群优化算法求取神经网络最佳初始权阈值，首先对粒子群参数进行初始化，包括进化次数、种群规模、个体和全局最佳适应度值，然后进行迭代寻优，计算每个粒子的适应度，更新个体最优和群体最优，接着判断是否达到最大迭代次数或者全局最优位置是否满足最小界限，若任意一个条件满足，则得到神经网络最佳初始权阈值，否则重复进行迭代寻优。算法流程图如图3所示。

3.3)在MATLABR2011b环境下，使用NeuralNetworktoolbox训练神经网络，神经网络输入层节点数为8、隐含层节点数为15、输出层节点数为3，选取logsig为隐含层激活函数，purelin为输出层激活函数，训练函数选取弹性反向传播算法trainrp，与传统的算法如traingdm、traingdx相比，trainrp具有收敛速度快、占用内存小的特点。在训练过程中，检验数据集用来检验神经网络的泛化能力，在神经网络达到预设精度或泛化精度出现下降时停止训练，防止神经网络出现过拟合。

3.4)图5为本发明装置示意图，包括整个电气及通讯系统。三台笼型感应电机型号为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。整套控制算法可由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，三台变频器分别设置为7号、8号和9号从站、矢量控制模式，控制方式为完全远程控制。

3.5)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：

SET

S″SW_GATE″

CALLFC0

DB_NO：＝1

SW_GATE：＝″SW_GATE″

GATE_STP：＝″GATE_STP″

OT_ERR_A：＝″CON_OT_ERR″

OT_ERR：＝″OT_ERR″

L_DIRECT：＝″L_DIRECT″

L_PREPAR：＝″L_PREPAR″

T_CMP_V1：＝″T_CMP_V1″

T_CMP_V2：＝″T_CMP_V2″

RES_SYNC：＝″RES_SYNC″

RES_ZERO：＝″RES_ZER

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，送16进制控制字447F分别至DBD.DBW8、DBD.DBW36、DBD.DBW74设置变频器开，将中断程序OB35返回的三台电机实际频率分别送DBD.DBW10、DBD.DBW38、DBD.DBW76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实现转速采样、提取小波变换特征信号、计算神经网络输出和内模控制算法，并将最终输出值送变频器输出。转速采样代码如下：

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MexicanHat小波基，对采样信号进行实时变换，提取特征信号作为神经网络输入。以张力信号特征量提取为例，相应代码如下：

CALL″WAVELET″，DB8

TENSION：＝MD10

U：＝MD70

其中″WAVELET″为连续小波变换程序块，其流程图如图7所示。

神经网络算法调用代码如下：

CALL″ANN″

R：＝8

S1：＝15

S2：＝3

DB_NO：＝24

″ANN″为神经网络程序块，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。其流程图如图8所示。

3.6)将MATLABR2011b中NeuralNetworkToolbox离线训练神经网络得到的权阈值导入Excel，通过OPC技术写入PLC中相应数据块，执行步骤如下：

①初始化OPC，定义OPC服务、组集合、标签组、客户端句柄以及服务器句柄，定义RangA～RangC为字符串型数据。

②Excel表格B列为权阈值名称，C列为权阈值数值，当鼠标点击“ANN-WRITE”按钮时，触发事件PrivateSubCommandButton1_Click()，首先使用For循环在B列相应位置填充结点对应的权阈值名称，输入层节点数最多10个，隐含层节点数最多30个，输出层节点数最多10个；然后与OPC服务器即PLC建立连接，激活当前组、添加OPC组对象、标签、数据项，并后台刷新，同时将Excel中B列和C列数据写入PLC中。

③当鼠标点击“STOP”按钮时触发事件PrivateSubCommandButton2_Click()，终止数据导入，断开与OPC服务器的连接。

4)为一个转速子系统和两个张力子系统分别设计内模闭环控制器。神经网络广义逆与原系统复合得到的伪线性复合系统由于建模误差和干扰以及系统本身的参数变化等影响，得到的开环系统鲁棒性和抗干扰能力较差，而内模控制具有较强的鲁棒性，能够较好的克服预估模型的偏差，增强系统的鲁棒性。对于速度ω_r2子系统，取内部模型：

$G_{m1}\left(s\right)=\frac{1}{s+1}$

滤波器：

$F_1\left(s\right)=\frac{1}{1.5s+1}$

相应的内模控制器为：

$G_{c1}\left(s\right)=F_1\left(s\right)\·G_{m1}^{-1}\left(s\right)=\frac{s+1}{1.5s+1}$

对于张力F₁₂子系统，取内部模型：

$G_{m2}\left(s\right)=\frac{1}{s^2+1.414s+1}$

滤波器：

$F_2\left(s\right)=\frac{1}{{(1.2s+1)}^2}$

相应的内模控制器为：

$G_{c2}\left(s\right)=F_2\left(s\right)\·G_{m2}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.2s+1)}^2}$

对于张力F₂₃子系统，取内部模型：

$G_{m3}\left(s\right)=\frac{1}{s^2+1.414s+1}$

滤波器：

$F_3\left(s\right)=\frac{1}{{(1.1s+1)}^2}$

相应的内模控制器为：

$G_{c3}\left(s\right)=F_3\left(s\right)\·G_{m3}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.1s+1)}^2}$

系统整体控制框图如图4所示。

三个内模控制器结构相同，以转速子系统为例，调用如下：

CALL″INTERNALMODEL1″，DB9

IN：＝MD40

OUT：＝MD708

″INTERNALMODEL1″为转速子系统内模控制器，其传递函数为：

$G_{c1}\left(s\right)=F_1\left(s\right)\·G_{m1}^{-1}\left(s\right)=\frac{s+1}{1.5s+1}$

5)使用西门子WinCCV6.0组态软件对PLC存储单元进行实时监控。在WinCCV6.0软件中，右击变量管理新建MPI驱动程序，在MPI驱动程序下新建变量组，然后在变量组下新建需要监控的PLC变量，包括2号电机实际转速PV_S、给定转速SP_S，1号和2号电机间实际张力PV_T1、张力给定SP_T1，2号和3号电机间实际张力PV_T2、张力给定SP_T2，神经网络数据块ANN。最后在图形编辑器中新建6个组态画面，分别为报警画面Alarm.pdl、主界面Main.pdl、过程画面Process.pdl、状态画面Status.pdl、表格画面Table.pdl、趋势画面Trend.pdl。最终组态监控画面如图9所示。

6)张力F₁₂和F₂₃恒定30kg和35kg，转速从200r/min阶跃跳变到300r/min突增突减。解耦效果对比如图10所示。设定张力F₁₂和F₂₃恒定为30kg和35kg，转速在200～300r/min内作正弦波变化，以及转速和张力F₂₃保持300r/min和35kg恒定，张力F₁₂在30～35kg内作正弦波变化。其波形如图11所示。

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 (5)

1.基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，三台西门子M440变频器分别驱动三台三相感应电机来带动负载构成三电机调速系统，将三台M440变频器通过CB15模块，经Profibus总线连接到西门子S7-300PLC；通过PLC输出的三台电机的同步角速度ω₁、ω₂和ω₃作为三台三相感应电机的输入；

第二步，根据三电机调速系统的数学模型，推导出右广义逆系统数学模型：

$u=({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2,{\mathrm{\ω}}_3)=\mathrm{\φ}\left(\right\{{\mathrm{\ω}}_{r2},F_{12},{\stackrel{\·}{F}}_{12},F_{23},{\stackrel{\·}{F}}_{23}\},v_1,v_2,v_3)$

其中，设取ω_i(i＝1，2，3)为第i台变频器转速给定，ω_r2为2号感应电机转速，F₁₂和F₂₃分别为1号和2号电机间皮带张力、2号和3号电机间皮带张力，v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_3+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

第三步，通过S7-300PLC设计3个PID控制器使三电机驱动系统稳定，给定转速ω_r2和张力F₁₂，F₂₃分别为100～1200r/min、18～72kg的随机方波信号，采集2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃以及PLC输出给3台变频器的同步角速度ω₁，ω₂，ω₃；

第四步，在MATLABR2011b中，通过WaveletToolbox对上一步采集的数据进行处理，提取特征信号，特征量提取采用连续小波变换，小波基选用MexicanHat小波函数；使用MATLABR2011b中NeuralNetworkToolbox对连续小波变换提取的特征信号进行离线神经网络训练，在训练开始前时使用粒子群优化算法对神经网络初始权阈值进行寻优，加快神经网络的收敛，神经网络具有8个输入，15个隐含层节点，3个输出，分别为ω_r2，F₁₂，F₂₃，v₁，v₂，v₃，其中v₁，v₂，v₃分别为：

$v_1={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{r2}+{\mathrm{\ω}}_{r2}$

$v_2={\stackrel{\·\·}{F}}_{12}+1.141{\stackrel{\·}{F}}_{12}+F_{12}$

$v_3={\stackrel{\·\·}{F}}_{23}+1.414{\stackrel{\·}{F}}_{23}+F_{23}$

在西门子S7-300PLC中编写三层神经网络程序，并将MATLAB训练得到权值和阈值通过OPC技术写入PLC，实现转速和张力的解耦控制；

第五步，为消除静态误差，增强系统的抗干扰能力，在西门子S7-300PLC中为2号电机转速ω_r2子系统，皮带间张力F₁₂子系统和F₂₃子系统分别设计闭环内模控制器。

2.根据权利要求1所述的基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，其特征在于，所述第二步中2号感应电机为主动电机，1号和3号感应电机为从动电机；以2号电机转速ω_r2、1号和2号电机间皮带张力F₁₂、2号和3号电机间皮带张力F₂₃为系统输出。

3.根据权利要求1所述的基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，其特征在于，所述第四步具体过程为：

步骤a，在MATLABR2011b打开WaveletToolbox，加载采样信号；使用MexicanHat函数进行一层小波分解，放大有关细节；使用MexicanHat函数进行三层分解，在DisplayMode菜单下选择SuperimposeMode，在同一图形中以不同的颜色显示细节和近似；从信号中移除噪声，点击Denoise按钮弹出降噪工具进行噪声消除，导出经过去噪的特征信号，将经过去噪的特征信号归一化至[-1，1]；

步骤b，系统启动后，首先调用一次OB100进行暖启动，对系统设备进行初始化操作，PLC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，送16进制控制字447F分别至DBD.DBW8、DBD.DBW36、DBD.DBW74设置变频器开，将中断程序OB35返回的三台电机实际频率分别送DBD.DBW10、DBD.DBW38、DBD.DBW76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实现转速ω_r2采样、小波变换提取特征信号、计算神经网络输出，并将最终输出值送变频器输出，小波变换采用MexicanHat小波基，对采样信号进行实时变换，提取特征信号作为神经网络输入；

步骤c，在训练神经网络前在MATLABR2011b环境下使用粒子群优化算法求取神经网络最佳初始权阈值，首先对粒子群参数进行初始化，包括进化次数、种群规模、个体和全局最佳适应度值，然后进行迭代寻优，计算每个粒子的适应度，更新个体最优和群体最优，接着判断是否达到最大迭代次数或者全局最优位置是否满足最小界限，若任意一个条件满足，则得到神经网络最佳初始权阈值，否则重复进行迭代寻优；然后调用神经网络工具箱NeuralNetworkToolbox训练神经网络，并将权阈值导入Excel，通过OPC技术写入PLC中相应数据块；

步骤d，初始化OPC，定义OPC服务、组集合、标签组、客户端句柄以及服务器句柄，定义RangA～RangC为字符串型数据；

步骤e，Excel表格B列为权阈值名称，C列为权阈值数值，当鼠标点击“ANN-WRITE”按钮时，触发事件PrivateSubCommandButton1_Click()，首先使用For循环在B列相应位置填充结点对应的权阈值名称，输入层节点数最多10个，隐含层节点数最多30个，输出层节点数最多10个；然后与OPC服务器即PLC建立连接，激活当前组、添加OPC组对象、标签、数据项，并后台刷新，同时将Excel中B列和C列数据写入PLC中；

步骤f，当鼠标点击“STOP”按钮时触发事件PrivateSubCommandButton2_Click()，终止数据导入，断开与OPC服务器的连接。

4.根据权利要求3所述的基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，其特征在于，选取logsig为隐含层激活函数，purelin为输出层激活函数，神经网络的训练函数选取弹性反向传播算法trainrp。

5.根据权利要求1所述的基于PLC的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法，其特征在于，所述第五步的转速ω_r2子系统的内模控制器为：

$G_{c1}\left(s\right)=F_1\left(s\right)\·G_{m1}^{-1}\left(s\right)=\frac{s+1}{1.5s+1}$

所述张力F₁₂子系统的内模控制器为：

$G_{c2}\left(s\right)=F_2\left(s\right)\·G_{m2}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.2s+1)}^2}$

所述张力F₂₃子系统的内模控制器为：

$G_{c3}\left(s\right)=F_3\left(s\right)\·G_{m3}^{-1}\left(s\right)=\frac{s^2+1.414s+1}{{(1.1s+1)}^2}.$