CN108267970B - 基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统及其方法，是根据时滞转子的动力学模型建立转子系统的Smith预估模型，通过Smith预估控制消除转子系统的时滞因素影响，通过单神经元PID控制器实现控制器参数的自适应调整并求解得到控制步长，最终实现对时滞转子不平衡的有效控制。本发明能克服传统Smith预估控制方法对转子系统模型精度要求高，平衡效率低的缺陷，从而提高控制效率，实现时滞转子主动平衡的高效控制，并且本发明的控制方法能适用在大时滞条件下。

Description

基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统 及其方法

技术领域

本发明涉及具有时滞因素影响的旋转设备主动平衡控制方法领域，具体为一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统及其方法。

背景技术

目前，旋转机械广泛应用于工业上的各个领域。大部分转子由于设计上的缺陷、材质不均匀等原因，使转子的质心偏离了几何中心，从而产生了转子的不平衡。旋转设备在高速运转下，不平衡会引起旋转设备挠曲变形，产生较大振动，长期运行会降低旋转设备的使用寿命，甚至会引发重大事故，威胁到工作人员的生命安全。为了避免上述的问题的发生，减小转子的振动，必须对转子进行动平衡。然而，旋转设备的主动平衡控制中不可避免的存在时滞现象，传感器采集信号的过程，控制器的计算处理过程和作动器的作动过程都会产生时滞。过去人们为了简化控制方法的设计，通常忽略时滞因素的影响。但是较小的时滞也会对控制效果产生很大影响甚至造成控制系统的失稳。

目前，传统的Smith控制方法在时滞控制系统中广泛应用。但是，传统的Smith控制方法对控制模型的精度要求高，太依赖转子的精确模型。当实际模型与预估模型存在较大差异时，控制效果会明显降低。传统的Smith模型控制不能够实时进行控制参数的调整。人工神经网络可以任意逼近线性或非线性的系统，能够实现几乎所有的常规非线性与不确定系统的控制，所以神经网络被广泛应用于智能控制系统中。但神经网络结构复杂，权值训练的时间较长，不利于实时控制。

发明内容

本发明为克服现有技术存在的不足之处，提供一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统及其方法，以期能克服传统Smith控制对系统模型精度要求高和平衡效率低的缺陷，从而提高控制效率，实现转子主动平衡的高效控制，并且该控制方法能适用在大时滞的条件下。

为了达到上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

本发明一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统，是应用于转子系统中，其特点是，所述时滞转子主动平衡控制系统包括：平衡头、振动传感器、Smith预估器、单神经元PID控制器和处理器；

所述振动传感器在采样时刻k获得所述转子系统的振动信号y(k)并传递给所述处理器；所述处理器在采样时刻k接收所述Smith预估器的输出信号x(k)并与所述振动信号y(k)进行比较得到差值e_m(k)；

所述处理器在采样时刻k将所述差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

所述处理器在采样时刻k接收所述Smith预估器不含时滞的输出信号x_m(k)并与差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

所述处理器将所述振幅差值e(k)输入所述单神经元PID控制器中；

所述单神经元PID控制器对所述振幅差值e(k)进行状态转换处理，得到三个输入信号x_i(k)，i＝1,2,3，再根据所述三个输入信号x_i(k)，利用学习规则得到三个权值W_i(k)，从而根据所述三个输入信号x_i(k)和三个权值W_i(k)的平均值

得到输出步长u(k)；

所述处理器根据所述输出步长u(k)对所述平衡头进行控制，从而利用所述平衡头实现时滞转子的主动平衡控制。

本发明一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制方法，是应用于转子系统中，其特点是按如下步骤进行：

步骤1、根据所述转子系统的动力学模型，利用式(1)建立Smith预估模型G_m(s)：

式(1)中，m表示转子的质量，k^*表示转子的弯曲刚度，c表示转子的阻尼系数，s表示传递函数的复变量；

步骤2、在采样时刻k将所述Smith预估模型G_m(s)的输出信号x_m(k)经过延时处理，得到延时输出信号x(k)；

步骤3、利用振动传感器在采样时刻k获得所述转子系统的振动信号y(k)，并与所述延时输出信号x(k)进行比较得到模型差值e_m(k)；

步骤4、在采样时刻k将模型差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

步骤5、在采样时刻k将所述Smith预估器的输出信号x_m(k)与所述差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

步骤6、利用式(2)获得单神经元PID在采样时刻k的输入信号x_i(k)，i＝1,2,3：

式(2)中，当k＝1时，e(k-1)和e(k-2)均为0；当k＝2时，e(k-2)为0；

步骤7、利用式(3)获得所述输入信号x_i(k)的权值W_i(k)：

W_i(k)＝W_i(k-1)+η_ie(k-1)u(k-1)x_i(k-1) (3)

式(3)中，η_i表示第i个输入信号的学习效率；u(k)表示在采样时刻k的控制步长，当k＝1时，W_i(k-1)为初始给定的权值，u(k-1)＝0；

步骤8、利用式(4)得到平均权值

步骤7、利用式(5)得到在采样时刻k的控制步长u(k)：

步骤8、利用所述控制步长u(k)对所述转子系统进行主动平衡控制，得到所述转子系统在采样时刻k的实际振动量y(k)；

步骤9、将所述实际振动量y(k)与设定的预期振动值r进行比较，若y(k)＞r，则执行步骤10；否则，结束主动平衡控制；

步骤10、将k+1赋值给k，并返回步骤2执行。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明主动平衡控制方法，采用Smith模型控制与单神经元PID控制相结合，利用单神经元PID控制实时调整控制器参数的特性，通过实际模型的输出与Smith预估模型的输出构成两个反馈回路，从而降低了控制系统对转子模型的精度要求，在Smith预估模型与系统实际模型相差较大时，本发明的控制方法仍然能够达到较好的控制效果。

2、本发明主动平衡控制方法，采用Smith模型控制与单神经元PID控制相结合，通过单神经元PID控制技术，实现了控制器参数的自适应调整，在达到相同控制精度的条件下，控制时间明显缩短，从而提高了转子主动平衡的控制效率。

3、本发明主动平衡控制方法，通过建立转子的Smith预估模型，使被延迟了的被控量超前反馈到控制器，消除了控制过程中的时滞影响，与传统PID控制相比，本发明的控制方法能够应用在时滞转子条件下，而传统PID控制在时滞转子的条件的控制效果不理想。

4、本发明采用的主动平衡控制方法，与传统的Smith控制方法相比，在大时滞条件下仍然能够达到满意的控制精度，控制效果比较好，然而传统的Smith控制方法在大时滞的条件下达不到满意的控制精度，控制效果不理想。

附图说明

图1为本发明的基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制方法原理图；

图2为本发明方法的控制算法流程图；

图3为本发明的实验结构图；

图4a为本发明的控制方法在τ＝0.001s时的仿真控制结果图；

图4b为传统Smith控制方法在τ＝0.001s时的仿真控制结果图；

图4c为本发明的控制方法在τ＝0.01s时的仿真控制结果图；

图4d为传统Smith控制方法在τ＝0.01s时的仿真控制结果图；

图5a为本发明的控制方法在n＝12000r/min时的仿真控制结果图；

图5b为传统Smith控制方法在n＝12000r/min时的仿真控制结果图；

图5c为本发明的控制方法在n＝1200r/min时的仿真控制结果图；

图5d为传统Smith控制方法在n＝1200r/min时的仿真控制结果图；

图6a为本发明方法与传统Smith控制方法在时滞τ＝0.001s下主动平衡控制的振动量变化图；

图6b为本发明方法与传统Smith控制方法在时滞τ＝0.01s下主动平衡控制的振动量变化图。

具体实施方式

本实施例中，一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统，是应用于转子系统中，该时滞转子主动平衡控制系统包括：平衡头、振动传感器、Smith预估器、单神经元PID控制器和处理器；

如图1所示，本方法的控制原理如下：

振动传感器在采样时刻k获得转子系统的振动信号y(k)并传递给处理器；处理器在采样时刻k接收Smith预估器的输出信号x(k)并与振动信号y(k)进行比较得到差值e_m(k)；

处理器在采样时刻k将差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

处理器在采样时刻k接收Smith预估器不含时滞的输出信号x_m(k)并与差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

处理器将振幅差值e(k)输入单神经元PID控制器中；

单神经元PID控制器对振幅差值e(k)进行状态转换处理，得到三个输入信号x_i(k)，i＝1,2,3，再根据三个输入信号x_i(k)，利用学习规则得到三个权值W_i(k)，从而根据三个输入信号x_i(k)和三个权值W_i(k)的平均值

得到输出步长u(k)；

处理器根据输出步长u(k)对平衡头进行控制，从而利用平衡头实现时滞转子的主动平衡控制，具体的说，是利用平衡头中质量块转动角度，通过调整质量块的转动角度以实现转子动平衡。

本实施例中，一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制方法，是应用于转子系统中，如图2所示，具体算法流程是按如下步骤进行：

步骤1、根据转子系统的动力学模型，利用式(1)建立Smith预估模型G_m(s)：

式(1)中，m表示转子的质量，k^*表示转子的弯曲刚度，c表示转子的阻尼系数，s表示传递函数的复变量；

步骤2、在采样时刻k将Smith预估模型G_m(s)的输出信号x_m(k)经过延时处理，得到延时输出信号x(k)；

步骤3、本实施例中，振动传感器采用电涡流位移传感器，振动传感器置于轴承座表面转子中心上方用于获取转子径向位移量的变化情况，利用振动传感器在采样时刻k获得转子系统的振动信号y(k)，并与延时输出信号x(k)进行比较得到模型差值e_m(k)；

步骤4、在采样时刻k将模型差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

步骤5、在采样时刻k将Smith预估器的输出信号x_m(k)与差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

步骤6、利用式(2)获得单神经元PID在采样时刻k的输入信号x_i(k)，i＝1,2,3：

式(2)中，当k＝1时，e(k-1)和e(k-2)均为0；当k＝2时，e(k-2)为0；

步骤7、利用式(3)获得输入信号x_i(k)的权值W_i(k)：

W_i(k)＝W_i(k-1)+η_ie(k-1)u(k-1)x_i(k-1) (3)

式(3)中，η_i表示第i个输入信号的学习效率；u(k)表示在采样时刻k的控制步长，当k＝1时，W_i(k-1)为初始给定的权值，u(k-1)＝0；

步骤8、利用式(4)得到平均权值

步骤7、利用式(5)得到在采样时刻k的控制步长u(k)：

步骤8、利用控制步长u(k)对转子系统进行主动平衡控制，通过驱动平衡头内的质量块进行平衡补偿，从而得到转子系统在采样时刻k的实际振动量y(k)；

步骤9、将实际振动量y(k)与设定的预期振动值r进行比较，若y(k)＞r，则执行步骤10；否则，结束主动平衡控制，转子的的振动量已经达到预期范围；

步骤10、将k+1赋值给k，并返回步骤2执行。

下面基于实验，对本发明方法的实施效果进行详细说明：

为验证基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制方法的有效性及优越性，采用电机构建转子系统实验台和MATLAB仿真进行动平衡实验，实验架构图如图3所示。振动传感器置于轴承座表面转子中心上方用于获取转子径向位移量的变化情况，平衡头置于转子端部用来给转子提供不平衡补偿质量。控制器分别与振动传感器以及平衡头相连接，获取振动传感器采集的振动值，并输出控制信号驱动平衡头进行不平衡补偿。

仿真实验中将本发明的控制方法与传统smith模型控制方法分别应用到不同时滞条件下，并将仿真结果进行了对比。从图4a和图4b中可以看出，在时滞τ＝0.001s的条件下，本发明提出的控制方法的初始振动量与传统smith模型控制的初始振动量基本接近均为1mm，但是本发明提出的控制方法达到预期振动值的时间为0.22s，而传统的smith模型控制方法达到预期振动值的时间为0.45s，所以本发明提出的控制方法控制效率高，响应速度快。从图4c和图4d中可以看出，在较大时滞τ＝0.01s的条件下，本发明提出的控制方法依旧有较好的控制效果，能达到预期的振动量，而传统smith模型控制方法控制效果不理想，达不到预期的振动量。

仿真实验中将本发明的控制方法与传统smith模型控制方法分别应用到不同转速条件下，并将仿真结果进行了对比。从图5a和图5b中可以看出，在n＝12000r/min的条件下，本发明的控制方法与传统smith模型控制的初始振动量基本接近均为1mm，但是本文提出的控制方法达到预期振动值的时间为0.22s，而传统的smith模型控制方法达到预期振动值的时间为0.45s，所以本文提出的控制方法控制效率高，响应速度快。从图5a和图5c中可以看出，在n＝1200r/min的条件下，本文提出的控制方法达到预期振动值的时间为0.13s，比n＝12000r/min条件下的控制时间有所减少。从图5b和图5d中可以看出，传统smith模型控制在两种转速下的控制时间相差不多均为0.44s。所以本文提出的控制方法适用于不同转速条件下的振动控制，且控制效果比较好，控制效率高。

实验中将本发明的控制方法与传统smith模型控制同时应用到转子动平衡系统中，并将实验结果进行了对比。从图6a中可以看出，在时滞τ＝0.001s的条件下，基于smith模型的单神经元PID控制方法达到预期振动量的时间为8.2s，而传统的smith模型控制方法达到预期振动量的时间为15.4s。从图6b中可以看出，在时滞τ＝0.01s的条件下，传统的smith模型控制方法达不到理想的控制效果，而本文提出的基于smith模型的单神经元PID控制方法依然能够达到预期的振动量。所以本文提出的基于smith模型的单神经元PID控制方法控制效率高，响应速度快，并且能够适应较大时滞的转子主动平衡控制中。

Claims (2)

1.一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制系统，是应用于转子系统中，其特征是，所述时滞转子主动平衡控制系统包括：平衡头、振动传感器、Smith预估器、单神经元PID控制器和处理器；

所述振动传感器在采样时刻k获得所述转子系统的振动信号y(k)并传递给所述处理器；所述处理器在采样时刻k接收所述Smith预估器的输出信号x(k)并与所述振动信号y(k)进行比较得到差值e_m(k)；

所述处理器在采样时刻k将所述差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

所述处理器在采样时刻k接收所述Smith预估器不含时滞的输出信号x_m(k)并与差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

所述处理器将所述振幅差值e(k)输入所述单神经元PID控制器中；

所述单神经元PID控制器对所述振幅差值e(k)进行状态转换处理，得到三个输入信号x_i(k)，i＝1,2,3，再根据所述三个输入信号x_i(k)，利用学习规则得到三个权值W_i(k)，从而根据所述三个输入信号x_i(k)和三个权值W_i(k)的平均值

得到输出步长u(k)；

所述处理器根据所述输出步长u(k)对所述平衡头进行控制，从而利用所述平衡头实现时滞转子的主动平衡控制。

2.一种基于Smith模型和单神经元PID的时滞转子主动平衡控制方法，是应用于转子系统中，其特征是按如下步骤进行：

步骤1、根据所述转子系统的动力学模型，利用式(1)建立Smith预估模型G_m(s)：

式(1)中，m表示转子的质量，k^*表示转子的弯曲刚度，c表示转子的阻尼系数，s表示传递函数的复变量；

步骤2、在采样时刻k将所述Smith预估模型G_m(s)的输出信号x_m(k)经过延时处理，得到延时输出信号x(k)；

步骤3、利用振动传感器在采样时刻k获得所述转子系统的振动信号y(k)，并与所述延时输出信号x(k)进行比较得到模型差值e_m(k)；

步骤4、在采样时刻k将模型差值e_m(k)与设定的预期振动量r进行比较，得到差值r_m(k)；

步骤5、在采样时刻k将所述Smith预估器的输出信号x_m(k)与所述差值r_m(k)进行比较，得到振幅差值e(k)；

步骤6、利用式(2)获得单神经元PID在采样时刻k的输入信号x_i(k)，i＝1,2,3：

式(2)中，当k＝1时，e(k-1)和e(k-2)均为0；当k＝2时，e(k-2)为0；

步骤7、利用式(3)获得所述输入信号x_i(k)的权值W_i(k)：

W_i(k)＝W_i(k-1)+η_ie(k-1)u(k-1)x_i(k-1) (3)

式(3)中，η_i表示第i个输入信号的学习效率；u(k)表示在采样时刻k的控制步长，当k＝1时，W_i(k-1)为初始给定的权值，u(k-1)＝0；

步骤8、利用式(4)得到平均权值

步骤7、利用式(5)得到在采样时刻k的控制步长u(k)：

步骤8、利用所述控制步长u(k)对所述转子系统进行主动平衡控制，得到所述转子系统在采样时刻k的实际振动量y(k)；

步骤9、将所述实际振动量y(k)与设定的预期振动值r进行比较，若y(k)＞r，则执行步骤10；否则，结束主动平衡控制；

步骤10、将k+1赋值给k，并返回步骤2执行。

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