【正文】 由于不能提供實(shí)際工件且為了避免不必要的重復(fù)裝置，考慮到帶材不能有接縫和可以承載的張力很大以及長(zhǎng)壽命的要求，采用帆布繞接法加工的帆布工件。 假如通道 1發(fā)生擾動(dòng)，存在偏差 1( ) ( ) 0ir k y k??； 1ijw? 是說(shuō)明通道 1存在的誤差是由通道 1的自適應(yīng) PID控制器來(lái)進(jìn)行控制，而不是靠解耦環(huán)節(jié)來(lái)消除誤差，此時(shí)通道 1的調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)將動(dòng)作來(lái)使通道 1平衡；由于被控對(duì)象內(nèi)部存在耦合關(guān)系，通道 3的輸出將受到影響，使 2y 、 3y 偏離平衡， 22( ) ( ) 0r k y k??；33( ) ( ) 0r k y k??；于是神經(jīng)元 3的權(quán)值進(jìn)行修正，直至； 22( ) ( ) 0r k y k??；33( ) ( ) 0r k y k??； 消除了通道 1動(dòng)作的耦合關(guān)系造成的干擾。 (1)神經(jīng)元解耦補(bǔ)償器的學(xué)習(xí)策略 人工神經(jīng)元模型的輸入輸出關(guān)系為： 1()ni ij j ijiiI w xy f I??? ???????? (319) 江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 27 其中 ， jx 是輸入信號(hào) ， i? 為閥值 ， ijw 是從神經(jīng)元 j 到神經(jīng)元 i 的連接權(quán)值 ，()f? 是響應(yīng)函數(shù)。 ( ) ( )( 1 ) ( )( 1 ) ( ) ( ) ( )MMmmMMjm m m jmv k n e t kE E y k u kw y k u k v k n e t k w??? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? (312) 由式（ 310）可得 ( ( 1 ) ( 1 ) ) ( 1 )( 1 ) rE y k y k e kyk? ? ? ? ? ? ? ? ??? (313) 由于 ( 1) / ( )y k u k? ? ? 未知，所以 用 近似用符號(hào)函數(shù) sg n ( ( 1) / ( ))y k u k? ? ?取代，由此帶來(lái)的計(jì)算不精確的影響可以通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)速率 ? 來(lái)補(bǔ)償。因此，與傳統(tǒng)控制器相比，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線整定的自適應(yīng) PID控制器具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力、更好的實(shí)時(shí)性和魯棒性，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高性能控制。由于張力本質(zhì)上是由 電機(jī)間的速度差所決定的，因此根據(jù)主令電機(jī)的速度給定與張力控制器輸出的差來(lái)調(diào)節(jié)從動(dòng)電 機(jī)的速度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)皮帶張力的控制。 三電機(jī)同步系 統(tǒng)的開(kāi)環(huán)控制 近年來(lái)，由于通用變頻器體積小、重量輕、通用性強(qiáng)、可靠性高等一系列的特點(diǎn)，使變頻器加感應(yīng)電機(jī)構(gòu)成的變頻調(diào)速系統(tǒng)獲得了廣泛的應(yīng)用，并大有取代直流調(diào)速系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，深受機(jī)械、化工、冶金等行業(yè)的歡迎。 最后，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶具有不穩(wěn)定性。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足及改進(jìn) 雖然 BP 網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛應(yīng)用，但其自身存在一些缺陷和不足，主要包括幾個(gè)方面的問(wèn)題。 隱含層的神經(jīng) 單 元數(shù)目選擇是一個(gè)十分復(fù)雜的問(wèn)題，往往需要根據(jù)設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和多次實(shí)驗(yàn)來(lái)確定，因而不存在一個(gè)理想的解析式來(lái)表示。上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，而每層神經(jīng)元之間無(wú)連接。 與模糊控制不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不善于用顯式表達(dá)。信號(hào)從某初始狀態(tài)開(kāi)始，經(jīng)過(guò)若干次變化，才會(huì)達(dá)到某種平衡狀態(tài)。這種網(wǎng)絡(luò)可用于存儲(chǔ)某種模式序列，如神經(jīng)認(rèn)知機(jī)和回歸 BP 網(wǎng)絡(luò)都屬于這種類型。 0 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 91 1 0 8 6 4 2 0 2 4 6 8 1 0a 增 大 圖 24 Sigmoid 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)模式 利用神經(jīng)元可以構(gòu)成各種不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)連接方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接有如下幾種形式 [26]。 一個(gè) 典型的人工神經(jīng)元模型 如 圖 21 所示： ...winwi1i 2x1x2xn ? )(?f?i yi 圖 21 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型 從圖中可看出 它是 一個(gè) 多輸入、單輸出的非線性元件，其輸 入 、 輸出關(guān)系可江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 10 描述為 ： 1ni ij j ijI w x ????? （ 21） ()iiy f I? （ 22） 其中 jx (j = 1,2? ,n)是從其它神經(jīng)元傳來(lái)的輸入信號(hào) ； ijw 表示從神經(jīng)元 j到神經(jīng)元 i 的 連接權(quán)值 ； i? 為 閥 值 或偏差； ()f? 為 激勵(lì) 函數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理通過(guò)神經(jīng)元的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn) ， 知識(shí)和信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互聯(lián)分布式的物理聯(lián)系 。 第二章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)方法，并重點(diǎn)介紹了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其 設(shè)計(jì)與不足 。 在 21 世紀(jì)嶄新工業(yè)控制領(lǐng)域中， PLC 因應(yīng)用面廣、功能強(qiáng)大、使用方便，己經(jīng)成為當(dāng)代工業(yè)自動(dòng)化的主要支柱之一，在工業(yè)生產(chǎn)的 大多數(shù) 領(lǐng)域得到了廣泛的使用。 PLC 在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上，從傳統(tǒng)的單機(jī)向多 CPU 和分 布式及遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)發(fā)展；在編程語(yǔ)言上，圖形化和文本化語(yǔ)言的多樣性，創(chuàng)造了更具表達(dá)控制要求、通信能力和文字處理的編程環(huán)境；從應(yīng)用角度看，除了繼續(xù)發(fā)展 機(jī)械加工自動(dòng)生產(chǎn)線的控制系統(tǒng)外，更發(fā)展了以 PLC 為基礎(chǔ)的 DCS 系統(tǒng)、監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（ SCADA）、柔性制造系統(tǒng)（ FMS）、安全連鎖保護(hù)系統(tǒng)（ ESD）等，全方位地提高了 PLC 的應(yīng)用范圍和水平。其中 PLC特有的編程語(yǔ)言 —— 梯形圖語(yǔ)言一直沿用至今。它采用可編程序的存儲(chǔ)器，用來(lái)在其內(nèi)部存儲(chǔ)執(zhí)行邏輯運(yùn)算、順序控制、定時(shí)、計(jì)數(shù)和算術(shù)運(yùn)算等操作的命令，并通過(guò)數(shù)字式模擬式的輸入和輸出，控制各種類型的機(jī)械或生產(chǎn)過(guò)程。內(nèi)?？刂?—— 其中用到了兩組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被控系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)模型輸出之間的誤差被用作反饋信號(hào)，這種反饋信號(hào)經(jīng)過(guò)前向通道的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行處理。當(dāng)系統(tǒng)的前饋映射不是 11 映射的前提下，就應(yīng)采用指定性逆向?qū)W習(xí)方法。 （ 5） 控制系統(tǒng)的故障診斷。 RBF 網(wǎng)絡(luò) 具有全局逼近性質(zhì)和最佳逼近能力，隱層的 RBF 中心的數(shù)量和位置直接影響網(wǎng)絡(luò)的逼近能力，劉志遠(yuǎn) [8]提出一種基于免疫原理的新型徑向基函數(shù)，利用人工免疫系統(tǒng)的原理選擇隱層的中心位置和數(shù)量。從此研究日趨熱烈，各種學(xué)術(shù)刊物和學(xué)術(shù)會(huì)議上關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用的文章大量涌現(xiàn)，研究隊(duì)伍日益壯大，并逐漸在國(guó)際上占有一定的地位， 1992 年國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)和 IEEE 聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議在北京召開(kāi)即為例證。 1994 年 Angeline 等在前人進(jìn)化策略理論的基礎(chǔ)上 ， 提出一種進(jìn)化算法來(lái)建立反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 成功地應(yīng)用到模式識(shí)別 ， 自動(dòng)控制等方面 ； 廖曉昕對(duì)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了新的數(shù)學(xué)理論和方法 ， 得到了一系列結(jié)果。 1986 年 Kumelhart 等人提出誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 簡(jiǎn)稱 BP 網(wǎng)絡(luò)。江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 2 本文嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，實(shí)現(xiàn)交流多電機(jī)系統(tǒng)中速度和張力的 解耦 控制，進(jìn)一步提高多電機(jī)系統(tǒng)的同步控制能力。而現(xiàn)在高性能電力電子器件和高性能微處理器的發(fā)展為優(yōu)良的交流調(diào)速系統(tǒng)提供了極有利的硬件支持，交流電機(jī)調(diào)速已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用， 并 逐步取代了直流調(diào)速。 然后，搭建三電機(jī)同步系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)，連接 PROFIBUSDP 和 MPI 網(wǎng)絡(luò) 。試驗(yàn)平臺(tái)控制算法通過(guò)西門子可編程控制器 S7300 實(shí)現(xiàn)， STEP7 軟件采用結(jié)構(gòu)化編程方法，可 以高效靈活地編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制程序 ； 另外還在系統(tǒng)內(nèi)部建立了 PLC與變頻器之間的 PROFIBUSDP 現(xiàn)場(chǎng)通訊，上位機(jī)與 PLC 之間 MPI 數(shù)據(jù)通訊，從而實(shí)現(xiàn) 了三電機(jī)同步系統(tǒng)的 遠(yuǎn)程智能 控制。異步電動(dòng)機(jī)具有制造成本低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、堅(jiān)固耐用、適用性強(qiáng)等一系列的優(yōu)點(diǎn)，但由于它是一個(gè)多變量、強(qiáng) 耦合 、非線性的控制對(duì)象，因此探求有效實(shí)用的控制方法來(lái)改變其控制特性，使其技術(shù)性能指標(biāo)與直流調(diào)速系統(tǒng)相媲美是非常重要的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及現(xiàn)狀 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前國(guó)際上一門發(fā)展迅速的前沿交叉學(xué)科。目前 ， BP 網(wǎng)絡(luò)已成為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò) ； 1987年至今為發(fā)展期 ， 在此期間 ， 人們較多地關(guān)注非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)解決這類問(wèn)題已取得了突出的成果，它是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。 HayashlY 根據(jù)動(dòng)物大腦中出現(xiàn)的振蕩現(xiàn)象 ， 提出了振蕩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前 ，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在中國(guó)科研、生產(chǎn)和生活中 產(chǎn)生了普通而巨大的影響。 （ 2） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。隨著對(duì)控制系統(tǒng)安全性、可靠性、可維護(hù)性要求的提高，對(duì)系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷問(wèn)題的研究不斷深入 。這樣，也能找到一個(gè)特定的逆向模型；另一種系統(tǒng)辨識(shí)方法適用于反饋型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)一定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)定， 使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織穩(wěn)態(tài)輸出系統(tǒng)參數(shù)。如果該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被訓(xùn)練為與系統(tǒng)的逆模相關(guān)，則該種控制方式將得到滿意結(jié)果 ?？删幊炭刂破骷捌溆嘘P(guān)外部設(shè)備，都按易于與工業(yè)控制系統(tǒng)聯(lián)成一個(gè)整體，易于擴(kuò)充其功能的原則設(shè)計(jì)。 20 世紀(jì) 70年代，微處理器的出現(xiàn)使 PLC 發(fā)生了巨變。 伴隨時(shí)代發(fā)展， PLC 的技術(shù)和應(yīng)用趨于成熟，現(xiàn)代可編程控制器具有如下特點(diǎn) : (1）性價(jià)比高、抗干擾能力強(qiáng)、可靠性高，能在惡劣的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定可靠運(yùn)行。近年來(lái)，我國(guó)每年 在 PLC 上 新投 入 約 萬(wàn)臺(tái)套產(chǎn)品，年銷售額 近 30 億元，在我國(guó)市場(chǎng)上 流行的有如下幾家公司的產(chǎn)品 (1）施耐德公司，目前包括早期天津儀表廠引進(jìn)莫迪康公司的產(chǎn)品，有 TSX Quantum、 Preminm、 Momentum 等產(chǎn)品； (2）羅克韋爾公司 (包括 AB 公司 )，以前有 PLC 5 等，目前有 SLC ， MicroLogix， ControlLogix 等產(chǎn)品； (3） 西門子公司，目前有 SIMATIC 57400/300/200(含 ET200)系列及 LOGO 等產(chǎn)品； (4） GE Fanuc 公司， 90 系列 PLC、 VersaMax PLC 與 I/O 等產(chǎn)品； (5） 日本歐姆龍 (C， CJI， CS1 系列 )；此外，還有三菱、富士、日立、松下等公司的 PLC 產(chǎn)品，橫河則新加人該行列。 第三章首先分析三電機(jī)同步系統(tǒng)的模型，然后介紹了三變頻調(diào)速電機(jī)同步系統(tǒng)的傳統(tǒng)控制方法，最后提出一種基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方案。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別取決于各神經(jīng)元連接權(quán)系數(shù)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。 激勵(lì) 函數(shù) ()f? 可取不同的函數(shù)，常用的基本激勵(lì)函數(shù)有以下三種 [25]： （ 1） 閥 值 函數(shù) ??? ??? 0,0 0,1)( xxxf 若若 （ 23） 該函數(shù)通常也稱為階躍函數(shù)，如圖 22所示。 （ 1） 前向網(wǎng)絡(luò) 江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 12 ?… 圖 25 前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 25所示，神經(jīng)元分層排列，分別組成輸入層、中間層 (也稱為隱含層，可以由若干層組成 )和輸出層。 圖 26 有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) （ 3） 層內(nèi)有相互結(jié)合的前向網(wǎng)絡(luò) 江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 13 圖 27 層內(nèi)有相互結(jié)合的前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 層內(nèi)有相互結(jié)合的前向網(wǎng)絡(luò)如圖 27 所示，通過(guò)層內(nèi)神經(jīng)元的相互結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)同一層內(nèi)神經(jīng)元之間的橫向抑制或興奮機(jī)制。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元的特性，網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行還有可能進(jìn)人周期振蕩或其他如混沌等平衡狀態(tài)。但是它具有很強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力，即非線性映射能力。當(dāng)一對(duì)學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的激活值從輸入層經(jīng)各隱含層向輸出層傳播，在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。隱含層單元數(shù)目太多會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、誤差不一定最佳，也會(huì)導(dǎo)致容錯(cuò)性差、不能識(shí)別以前沒(méi)有看到的樣本，因此一定存在一個(gè)最佳的隱含層單元數(shù)。 首先，由于學(xué)習(xí)速率是固定的，因此，網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)江蘇大學(xué)本科畢業(yè)論文 17 間。也就是說(shuō)，如果 增加了學(xué)習(xí)樣本，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就需要從頭開(kāi)始重新訓(xùn)練，對(duì)于以前的權(quán)值和閾值是沒(méi)有記憶的。 由三臺(tái)變頻器分別驅(qū)動(dòng)三臺(tái)感應(yīng)電機(jī)并帶動(dòng)共同負(fù)載就構(gòu)成了三變頻調(diào)速電機(jī)同步系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱為三電機(jī)同步系統(tǒng)，其中的電機(jī)均指交流感應(yīng)電機(jī)。 由于交流電機(jī)加變頻器系統(tǒng)為復(fù)雜的多變量非線性系統(tǒng)，同時(shí)皮帶的動(dòng)力學(xué)特性復(fù)雜，張力環(huán)的廣義對(duì)象數(shù)學(xué)模型不易描述，特別是張力和速度之間相互耦合，故對(duì)兩電機(jī)同步控制系統(tǒng)采用常規(guī)比例積分微分 PID調(diào)節(jié)常常顧此失彼，無(wú)法達(dá)到速度和張力的解耦控制，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)高性能的同步控制，需要研究各種新的控制方法。如圖 35中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng) PID控制器部分所示，算法由兩部分組成 ： (1) 經(jīng)典的 PID控制算法 對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行閉環(huán)控制，并且三個(gè)參數(shù) PK 、 IK 、 DK 為在線調(diào)整方式，控制算法采用經(jīng)典增量式： ( ) ( 1 ( ( ) ( 1 ) ) ( ) ( ( ) 2 ( 1 ) ( 2 ) )P I Du k u k k e k e k K e k k e k e k e k? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?） （ 35） 式中， PK 、 IK 、 DK 分