CN111300984B - 针对滚版印刷系统的参数自整定方法、滚版印刷系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法、滚版印刷系统，方法包括在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型；然后利用模型获取扰动分布信息并对其进行频谱分析，得到扰动频谱，再根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求。本发明解决了滚版印刷系统性能要求高、系统特性变化大、阶次高的问题，使系统在不同滚版负载下均能达到稳定性、跟踪性和抗干扰性的要求。

Description

针对滚版印刷系统的参数自整定方法、滚版印刷系统
技术领域
本发明涉及伺服控制技术领域，特别涉及一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法、滚版印刷系统。
背景技术
在滚版印刷机系统中，电机与负载一般通过传动轴、齿轮或联轴器等传动机构相连接，由于传动机构刚度有限，负载惯量较大，电机与负载间存在柔性传动，这使得系统存在机械谐振，系统常呈现三阶以上的特性。而作为负载的滚版经常需要更换，每次更换的滚版惯量、形态、安装连接情况都有所不同，这就导致了更换滚版后，系统被控对象的整体特性发生较大变化，包括系统增益、机械谐振等。在这种情况下，原始控制器参数可能无法满足新对象的性能要求，甚至由于对象特性变化较大而导致不稳定。在这样的背景下，控制器的自整定就成了工程实际中不得不解决的问题。
目前商用的参数自整定分为基于规则的参数自整定和基于模型的参数自整定，基于规则的参数自整定由于规则难以制定，且设置不合理就会导致收敛时间过长甚至不稳定效果一般较差，计算量大不易实现。而基于模型的参数自整定则依赖于数学模型的精确性，当前商用控制器中模型辨识算法多为扫频辨识、阶跃辨识，前者运算时间长计算量大，后者则一般只能获得二阶以下模型，不适用于系统阶次较高、具有中高频谐振的系统。例如三菱公司最新的系列驱动器具有转动惯量辨识和参数自整定功能，它首先通过加减速流程来辨识负载转动惯量，然后根据负载转动惯量和用户自行设置的机械刚度利用经验公式来整定相关参数，而这种方式对于像滚版印刷机这种高阶、存在机械谐振漂移的系统不太适用。
此外，实际工程应用中往往不具备应用开环辨识方法的条件，需要被辨识的过程处于闭环控制环境之下，并且由于生产安全性和系统可靠性方面的考虑，不允许被辨识过程断开闭环来变为开环运行，因此，进行基于模型的参数自整定时，闭环辨识就显得尤为重要。
发明内容
本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法，该方法可以解决滚版印刷系统性能要求高、系统特性变化大、阶次高的问题，适用于滚版印刷系统。
本发明的第二目的在于提供一种滚版印刷系统，该系统在不同滚版负载下均能达到稳定性、跟踪性和抗干扰性的要求。
本发明的第三目的在于提供一种计算设备。
本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法，包括如下步骤：
在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型；
利用系统的运行数据和模型获取扰动分布信息并对其进行频谱分析，得到扰动频谱；
根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求。
优选的，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型的过程如下：
(1)使用保守控制器使系统处于闭环运行状态，或者使用增益自调节控制器获得一个稳定但偏保守的控制器，使系统稳定运行至稳态；
(2)在环路中靠近待辨识对象的可控输入点中给入定长度的伪随机激励信号，使叠加信号传递到待辨识对象的输入上，然后按照采样周期采集待辨识对象输入数据和输出数据，直至伪随机信号激励结束；
(3)判断是否能预估干扰信号频率上限，若否，则将稳态数据与对象输入输出数据进行数据融合，再辨识获得低频校正后的高阶模型；
若是，则通过输入输出数据获取到能描述系统各频段特性的辨识模型，再对辨识模型进行低频校正，获得低频校正后的高阶数学模型。
更进一步的，待辨识对象为控制器输出端到该控制器输入端这一部分系统；待辨识对象输入输出数据指叠加伪随机激励信号后，待辨识对象的输入端和输出端数据ur(t)、yr(t)。
更进一步的，稳态数据为步骤(1)中系统运行至稳态时待辨识对象输入输出的稳态值usv和ysv；
将稳态数据与待辨识对象输入输出数据进行数据融合，再辨识获得低频校正后的高阶模型，具体为：
将usv和ur(t)进行融合得到u(t)，将ysv和yr(t)进行融合得到y(t)，使得：
u(jw)|w＝0＝usv；
u(jw)|w≠0＝ur(jw)；
y(jw)|w＝0＝ysv；
y(jw)|w≠0＝yr(jw)；
其中，u(jw)、ur(jw)、y(jw)、yr(jw)分别为u(t)、ur(t)、yr(t)、y(t)的傅里叶频域变换；
然后利用融合所得的u(t)、y(t)进行辨识。
更进一步的，辨识模型的获取具体为：根据输入输出数据，使用最小二乘法或者子空间法获得n阶模型传递函数G(s)。
更进一步的，对辨识模型进行低频校正，具体如下：
(1)根据待辨识对象稳态时输入输出数据usv、ysv，获得系统稳态增益
Figure BDA0002407593500000031
(2)对n阶模型传递函数G(s)进行低频分离以降低计算量：G(s)＝Gl(s)Gh(s)，其中Gl(s)为系统低频特征部分，Gh(s)为系统高频特征部分；
(3)然后求解下式：
Gl'(0)＝K；
min|Gl'(jw)-Gl(jw)|,w>wh；
其中，w为频率变量，Gl'(0)＝Gl'(s)|s＝0，Gl(jw)＝Gl(s)|s＝jw，Gl'(jw)＝Gl'(s)|s＝jw，指的是模型的频率响应，wh为预估低频干扰频率上限；
由上式获得Gl'(s)，从而得到校正后的模型G'(s)＝Gl'(s)Gh(s)。
优选的，根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，过程如下：
(1)在平稳运行阶段采集运行中的环路数据，根据控制器和模型G'(s)，获得平稳阶段干扰估计信号d(t)；
(2)对干扰信号进行频域变换，确定频率分布和干扰主成分，根据性能指标γ和干扰通道模型S获得抗干扰能力指标：
|S(jw)d(jw)|<γ；
其中，S(jw)为干扰通道S的频率响应，S(jw)＝S(s)|s＝jw，d(jw)为d(t)的傅里叶频域变换；
(3)利用回路成型方法解得控制器的对应参数，使得：
Figure BDA0002407593500000041
其中，L(jw)为系统开环传递函数，
Figure BDA0002407593500000042
为相位裕度，Gm(·)为幅值裕度，
Figure BDA0002407593500000043
为期望幅值裕度，Gr为期望相位裕度。
更进一步的，
Figure BDA0002407593500000044
本发明的第二目的通过下述技术方案实现：一种滚版印刷系统，所述滚版印刷系统具有依次连接的主站、电机运动控制器、电机及编码器、联轴器和滚版，系统在闭环运行时，通过本发明第一目的所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法设计电机运动控制器的参数。
本发明的第三目的通过下述技术方案实现：一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现本发明第一目的所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
(1)本发明针对滚版印刷系统的参数自整定方法，包括首先在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型；然后利用系统的运行数据和模型获取扰动分布信息并对其进行频谱分析，得到扰动频谱；再根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求。本发明方法基于伪随机信号的闭环辨识、低频校正、基于模型和干扰的控制器参数自整定，能够设计性能更高、稳定性更强的控制器，解决了滚版印刷系统性能要求高、系统特性变化大、阶次高的问题，适用于滚版印刷系统。
(2)本发明方法在闭环运行中输入伪随机信号作为激励信号，可以激发系统各个频段的特性，再通过输入输出信号进行建模，可以获得能描述系统各频段特性的高阶数学模型。
(3)本发明方法利用运行过程中的稳态信息与伪随机辨识所得模型进行信息融合，对伪随机辨识过程和结果进行优化校正，使得模型低频特性更为准确，进一步提高模型精确性。
(4)本发明滚版印刷系统能够实现控制器参数自整定，在不同滚版负载下均能达到稳定性、跟踪性和抗干扰性的要求，系统性能更佳，值得推广。
附图说明
图1是本发明针对滚版印刷系统的参数自整定方法的整体流程图。
图2是图1方法中闭环辨识的流程图。
图3是本发明滚版印刷系统的结构示意图。
图4是图3系统的印刷流程图。
图5是闭环辨识结果与实测输出数据的时域拟合图。
图6是闭环辨识结果与实测输出数据的频域拟合图。
图7是在整定控制器之后，电机跟踪S型给定位置曲线的给定位置和编码器实测位置的对比图。
图8是图7电机跟踪S型给定位置曲线的位置跟踪误差示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
本实施例公开了一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1、在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型，具体如下：
(1)如图2所示，使用保守控制器使系统处于闭环运行状态，或者使用增益自调节控制器获得一个稳定但偏保守的控制器，使系统稳定运行至稳态。
(2)在环路中靠近待辨识对象的可控输入点中给入定长度的伪随机激励信号，使叠加信号传递到待辨识对象的输入上，然后按照采样周期采集待辨识对象输入数据和输出数据，直至伪随机信号激励结束。
相较于阶跃信号和正弦扫频信号，伪随机信号在采样频带内各个频段上的功率分布较为均匀，且长度较短，是一种功率谱密度为常数的近似白噪声信号，在闭环运行中输入伪随机信号作为激励信号可以激发系统各个频段的特性。
在控制器参数自整定的这一需求下，待辨识对象为控制器输出端到该控制器输入端这一部分系统。在本实例中，指的是滚版印刷系统驱动器输入端到编码器速度输出端中间这一部分系统，包含滚版印刷系统驱动器、版滚印刷系统电机、电机负载、编码器及中间连接环节(联轴器)这几部分。
待辨识对象输入输出数据是指叠加伪随机激励后，待辨识对象的输入端和输出端数据ur(t)、yr(t)。
(3)由于伪随机信号在采样频带内各个频段上的功率分布较为均匀，但电机系统运行过程中常会受到低频干扰的影响，因此伪随机辨识时模型低频部分往往与实际存在一定偏差，因此先判断是否能预估干扰信号频率上限。
在通常情况下，对于滚版印刷系统，可以通过机理分析大致判断系统干扰主要频率；或者在平稳运行状态下采集一段印刷机系统位置跟踪误差，对其进行傅里叶频谱分析，判断系统干扰主要频带。
若否，则将稳态数据也即是步骤(1)中系统运行至稳态时待辨识对象输入输出的稳态值usv、ysv与待辨识对象输入输出数据ur(t)、yr(t)进行数据融合，再辨识获得低频校正后的高阶模型：
将usv和ur(t)进行融合得到u(t)，将ysv和yr(t)进行融合得到y(t)，使得：
u(jw)|w＝0＝usv；
u(jw)|w≠0＝ur(jw)；
y(jw)|w＝0＝ysv；
y(jw)|w≠0＝yr(jw)；
其中，u(jw)、ur(jw)、y(jw)、yr(jw)分别为u(t)、ur(t)、yr(t)、y(t)的傅里叶频域变换；
然后利用融合所得的u(t)、y(t)进行辨识。
若是，则通过输入输出数据获取到能描述系统各频段特性的辨识模型，再对辨识模型进行低频校正，获得低频校正后的高阶数学模型。
在本实施例中，可以根据输入输出数据，使用最小二乘法或者子空间法获得n阶模型传递函数G(s)，即辨识模型。
对辨识模型进行低频校正，具体如下：
(1)根据待辨识对象稳态时输入输出数据usv、ysv，获得系统稳态增益
Figure BDA0002407593500000071
(2)对n阶模型传递函数G(s)进行低频分离以降低计算量：G(s)＝Gl(s)Gh(s)，其中Gl(s)为系统低频特征部分，Gh(s)为系统高频特征部分；
(3)然后求解下式以获得校正后的系统低频特征部分模型Gl'(s)：
其中，w为频率变量，
Figure BDA0002407593500000081
指的是模型的频率响应，wh为预估低频干扰频率上限；
上述式子解法多样，例如可用最小二乘法求解。解得Gl'(s)后，可得到校正后的模型G'(s)＝Gl'(s)Gh(s)。
S2、利用系统的运行数据和模型获取扰动分布信息(干扰信号)，并对其进行频谱分析，得到扰动频谱；
S3、根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求，过程如下：
(1)在平稳运行阶段采集运行中的环路数据，根据控制器和模型G'(s)，获得平稳阶段干扰估计信号d(t)。
(2)对干扰信号进行频域变换，确定频率分布和干扰主成分，根据性能指标γ和干扰通道模型S获得抗干扰能力指标：
|S(jw)d(jw)|<γ；
其中，S(jw)为干扰通道S的频率响应，S(jw)＝S(s)|s＝jw，d(jw)为d(t)的傅里叶频域变换。
(3)利用回路成型方法解得控制器的对应参数，使得：
Figure BDA0002407593500000082
其中，L(jw)为系统开环传递函数，
Figure BDA0002407593500000083
为相位裕度，Gm(·)为幅值裕度，
Figure BDA0002407593500000084
为期望幅值裕度，Gr为期望相位裕度。期望裕度根据作业要求而定，一般可设为
Figure BDA0002407593500000085
满足以上约束的控制器参数即能使得系统的稳定性和跟踪性能达标。
如图3所示，本实施例的滚版印刷系统具有依次连接的主站、电机运动控制器、电机及编码器、联轴器和滚版，主站通过总线将运动指令下发给电机运动控制器，电极运动控制器将控制信号下发给电机及编码器，编码器将滚版运行状态实时反馈给电机运动控制器，电机运动控制器将运行状态上传给主站。
如图4所示为该系统的印刷过程：(1)在开始印刷之前各部件先断电，更换滚版，上料，上电；(2)电机低速稳定运行，各电机运动控制器处于同步状态，应用上述参数自整定方法，设计满足在高速运转时抗干扰能力和稳定性要求的控制器参数，拌料，这一阶段无性能要求，并且持续30分钟；(3)各电机高速运转，开始印刷，这一阶段的性能要求高。
图5为闭环辨识结果与实测输出数据的时域拟合图，采集待辨识对象的实测输入输出数据，以输入数据作为辨识模型的输入，计算辨识模型的输出，并将该模型输出(虚线)与实测输出(实线)在时域上对比。图6为闭环辨识结果与实测输出数据的频域拟合图，用待辨识对象的实测输入输出数据进行频谱分析，频谱相除结果(实线)与辨识结果(虚线)进行波特图对比。由图5和图6所示，实线和虚线大体吻合，说明模型准确，能够应用于滚版印刷系统这种系统阶次高、负载变化大的系统。
图7为整定控制器后，印刷系统电机跟踪S型给定位置曲线，给定位置(虚线)和编码器实测位置(实线)的对比图，由图7可见，两条曲线重合，图8为对应的印刷系统电机跟踪S型给定位置曲线的位置跟踪误差，由图8可得，实测误差稳态时大体位于正负2丝以内，而系统要求误差不得超过正负10丝，可见，本实施例的系统能满足性能要求。
实施例2
本实施例公开了一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现实施例1所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法，具体如下：
在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型；
利用系统的运行数据和模型获取扰动分布信息并对其进行频谱分析，得到扰动频谱；
根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求。
本实施例中所述的计算设备可以是台式电脑、笔记本电脑、智能手机、PDA手持终端、平板电脑或其他具有处理器功能的终端设备。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种针对滚版印刷系统的参数自整定方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、在滚版印刷系统的闭环运行过程中，使用伪随机信号进行闭环辨识和低频校正，从而获得低频校正后的高阶数学模型：
(1)使用保守控制器使系统处于闭环运行状态，或者使用增益自调节控制器获得一个稳定但偏保守的控制器，使系统稳定运行至稳态；
(2)在环路中靠近待辨识对象的可控输入点中给入定长度的伪随机激励信号，使叠加信号传递到待辨识对象的输入上，然后按照采样周期采集待辨识对象输入数据和输出数据，直至伪随机信号激励结束；
其中，待辨识对象为控制器输出端到该控制器输入端这一部分系统；待辨识对象输入输出数据指叠加伪随机激励信号后，待辨识对象的输入端和输出端数据ur(t)、yr(t)；
(3)判断是否能预估干扰信号频率上限，若否，则将稳态数据与待辨识对象输入输出数据进行数据融合，再辨识获得低频校正后的高阶模型：
稳态数据为步骤(1)中系统运行至稳态时待辨识对象输入输出的稳态值usv和ysv，将usv和ur(t)进行融合得到u(t)，将ysv和yr(t)进行融合得到y(t)，使得：
u(jw)|w＝0＝usv；
u(jw)|w≠0＝ur(jw)；
y(jw)|w＝0＝ysv；
y(jw)|w≠0＝yr(jw)；
其中，u(jw)、ur(jw)、y(jw)、yr(jw)分别为u(t)、ur(t)、yr(t)、y(t)的傅里叶频域变换；
然后利用融合所得的u(t)、y(t)进行辨识；
若是，则通过输入输出数据获取到能描述系统各频段特性的辨识模型，再对辨识模型进行低频校正，获得低频校正后的高阶数学模型；
S2、利用系统的运行数据和模型获取扰动分布信息并对其进行频谱分析，得到扰动频谱；
S3、根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，整定后的控制器参数满足系统的抗干扰能力和稳定性要求。
2.根据权利要求1所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法，其特征在于，辨识模型的获取具体为：根据输入输出数据，使用最小二乘法或者子空间法获得n阶模型传递函数G(s)。
3.根据权利要求2所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法，其特征在于，对辨识模型进行低频校正，具体如下：
(1)根据待辨识对象稳态时输入输出数据usv、ysv，获得系统稳态增益
Figure FDA0002975650150000021
(2)对n阶模型传递函数G(s)进行低频分离以降低计算量：G(s)＝Gl(s)Gh(s)，其中Gl(s)为系统低频特征部分，Gh(s)为系统高频特征部分；
(3)然后求解下式：
Gl'(0)＝K；
min|Gl'(jw)-Gl(jw)|,w>wh；
其中，w为频率变量，Gl'(0)＝Gl'(s)|s＝0，Gl(jw)＝Gl(s)|s＝jw，Gl'(jw)＝Gl'(s)|s＝jw，指的是模型的频率响应，wh为预估低频干扰频率上限；
由上式获得Gl'(s)，从而得到校正后的模型G'(s)＝Gl'(s)Gh(s)。
4.根据权利要求3所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法，其特征在于，根据扰动频谱和模型进行控制器参数整定，过程如下：
(1)在平稳运行阶段采集运行中的环路数据，根据控制器和模型G'(s)，获得平稳阶段干扰估计信号d(t)；
(2)对干扰信号进行频域变换，确定频率分布和干扰主成分，根据性能指标γ和干扰通道模型S获得抗干扰能力指标：
|S(jw)d(jw)|<γ；
其中，S(jw)为干扰通道S的频率响应，S(jw)＝S(s)|s＝jw，d(jw)为d(t)的傅里叶频域变换；
(3)利用回路成型方法解得控制器的对应参数，使得：
|S(jw)d(jw)|<γ；
Figure FDA0002975650150000031
|Gm(L(jw))>Gr|；
其中，L(jw)为系统开环传递函数，
Figure FDA0002975650150000032
为相位裕度，Gm(·)为幅值裕度，
Figure FDA0002975650150000033
为期望幅值裕度，Gr为期望相位裕度。
5.根据权利要求4所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法，其特征在于，
Figure FDA0002975650150000034
Gr＝5db。
6.一种滚版印刷系统，其特征在于，所述滚版印刷系统具有依次连接的主站、电机运动控制器、电机及编码器、联轴器和滚版，系统在闭环运行时，通过权利要求1～5中任一项所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法设计电机运动控制器的参数。
7.一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1至5中任一项所述的针对滚版印刷系统的参数自整定方法。
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