第19卷第6期常州工學(xué)院學(xué)報(bào)Vol 19 No 62006年12月Journal of Changzhou Institute of TechnologyDec.2006RBFN在USM中的應(yīng)用周晨暉劉應(yīng)紅福建師范大學(xué)福清分校福建福州350300)摘要油于超聲波電機(jī)運(yùn)行的高度非線性在建立超聲波電機(jī)的數(shù)學(xué)模型很困難的情況下采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)馬達(dá)的溫度或速度等數(shù)據(jù)采集進(jìn)行訓(xùn)練是比較理想的方法。文章建立了BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行離線和在線相結(jié)合的訓(xùn)練用LABⅤEW7.0建立控制平臺(tái)直接調(diào)用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱。仿真表明該系統(tǒng)可以達(dá)到速度精確控制的要求。關(guān)鍵詞RBFN匯ABⅤIEW超聲波電機(jī) MATLAB中圖分類號(hào)TM383/TP183文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)671-0436(200606-0018-040引言性使得數(shù)學(xué)建模非常困難至今仍沒有能夠完全表達(dá)USM穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)特性的精確數(shù)學(xué)模型。而超聲波電機(jī)〔 Ultrasonic motor簡(jiǎn)稱USM)是且USM壓電陶瓷的諧振頻率會(huì)隨著溫度、電源20世紀(jì)末期發(fā)展起來的一種新型驅(qū)動(dòng)電機(jī)。它電壓、負(fù)載轉(zhuǎn)矩以及定轉(zhuǎn)子之間靜壓力等外界條的基本結(jié)構(gòu)及工作完全不同于傳統(tǒng)的電磁馬達(dá),件的變化而發(fā)生漂移。這些都增加了對(duì)USM的沒有繞組與磁路不以電磁作用傳遞能量而是控制難度。在目前已有的智能控制方式中,人工種利用超聲波振動(dòng)能作為驅(qū)動(dòng)源的新原理電機(jī),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制因其可以較好地解決非線性、不確是電機(jī)制造、機(jī)械振動(dòng)學(xué)、摩擦學(xué)、功能材料、電子定性控制問題所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在超聲波電機(jī)技術(shù)和自動(dòng)控制等學(xué)科綜合交叉發(fā)展的產(chǎn)物。它的控制中得到極大的應(yīng)用。如日本學(xué)者 Senjyu將電能通過壓電陶瓷轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械振動(dòng)能然后漢和Fa- Jeng lin先后將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)借助摩擦力將杋械振動(dòng)能轉(zhuǎn)變?yōu)橹本€運(yùn)動(dòng)或旋轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于USM的控制取得了較好的效果。運(yùn)動(dòng)。由于具有其他電機(jī)所沒有的特性因此引但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近方面存在學(xué)習(xí)收斂起了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的重視在機(jī)器人、微型機(jī)速度慢、易于陷入局部極小等缺點(diǎn)且在理論上與械、醫(yī)學(xué)、航空航天、儀器儀表等領(lǐng)域有著廣泛的生物背景不十分相符。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用前景。與法拉第電磁式電機(jī)相比超聲電機(jī)實(shí)現(xiàn)了模糊系統(tǒng)從而可以通過訓(xùn)練來求得其中的優(yōu)點(diǎn)是泜轉(zhuǎn)速、大轉(zhuǎn)矩、無需減速機(jī)構(gòu)就可直的參數(shù)。但由于要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化和反模糊化接驅(qū)動(dòng)負(fù)載結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單體積小重量輕記起動(dòng)、停處理需要增加一個(gè)隱層這將增加結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程止響應(yīng)快響應(yīng)時(shí)間小于毫秒級(jí)不產(chǎn)生也不受電度和計(jì)算時(shí)間網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度通常比較慢且很磁干擾不怕輻射,可用于低溫的環(huán)境洧有自保持難中國煤化工力矩?zé)o齒輪間隙,精密定位不需潤滑劑運(yùn)行M控制策略,系統(tǒng)采安靜、噪聲小?？梢哉f超聲電機(jī)技術(shù)是處于當(dāng)今用從環(huán)玩小用丁下償定子機(jī)械振動(dòng)頻率世界高新技術(shù)之的漂移外環(huán)采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBFNN)控制但是USM的高度非線性、時(shí)變性和強(qiáng)耦合器調(diào)節(jié)USM的驅(qū)動(dòng)頻率,實(shí)現(xiàn)速度的自適應(yīng)控收稿日期2006-10-11第6期周晨暉劉應(yīng)紅 cRBFNN在USM中的應(yīng)用19制。該控制系統(tǒng)具有響應(yīng)迅速適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),1超聲波電機(jī)的驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)具有較高的控制精度和較好的穩(wěn)定性。本文將 RBFNN應(yīng)用于USM的參數(shù)識(shí)別和1.1超聲波電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖自適應(yīng)控制彌補(bǔ)了上述方法的不足。 RBFNN是USM需要兩相同幅、同頻、相差90°的高頻驅(qū)種新型的三層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與傳統(tǒng)的動(dòng)信號(hào)由于電機(jī)的等效電路呈容性可以將方波BPNN相比具有良好的生物背景和函數(shù)逼近能信號(hào)的高次諧波成分濾除變成正弦波。信號(hào)發(fā)生力不僅結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單收斂速度快泛化能力強(qiáng)而且電路采用DDS系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制內(nèi)環(huán)反饋具有全局最優(yōu)和最佳逼近的性質(zhì)。采用一個(gè)值為USM內(nèi)部傳感器由于正壓電效應(yīng)產(chǎn)生的反RBFNN對(duì)USM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行模型參考自適應(yīng)映定子振動(dòng)情況的電壓值ν對(duì)其采樣得出一適閉環(huán)速度控制的同時(shí)采用另一個(gè) RBFNN在線當(dāng)大小的直流電平與給定電壓一起輸入積分器,識(shí)別系統(tǒng)提供參數(shù)給控制用的 RBFNN進(jìn)行在線積分器輸出的邏輯值ν與ⅤCO的電壓管腳相訓(xùn)練使得控制輸岀能夠動(dòng)態(tài)跟蹤系統(tǒng)參數(shù)的變連以自動(dòng)補(bǔ)償υUSM諧振頻率的漂移;外環(huán)反饋化。通過離線和在線相結(jié)合的方法對(duì)兩個(gè)值為光電編碼器(與轉(zhuǎn)子和負(fù)載同軸相連)測(cè)得RBFNN的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練試驗(yàn)結(jié)果證明該方法不的轉(zhuǎn)速信號(hào)與給定轉(zhuǎn)速比較后輸入控制器部分,僅具有控制靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)而且具有較高實(shí)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速的自適應(yīng)控制。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖的控制精度和魯棒性如圖1所示。叵反轉(zhuǎn)控制兩相驅(qū)動(dòng)振蕩逆變sn負(fù)載光電編碼器和USM移相升壓「GNDCD電路區(qū)樣與積分圖1USM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖1.2超聲波電機(jī)模型參考自適應(yīng)速度控制系統(tǒng)由于 RBENN能夠?qū)崿F(xiàn)高度復(fù)雜的非線性映2 RBFNN及其自適應(yīng)訓(xùn)練方法射又具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力,所以將其作為2.1 RBFNNUSM的自適應(yīng)控制器 RBFNNC)輸入為電機(jī)實(shí)RBFN是一種只含有一個(gè)隱層的前向神經(jīng)際轉(zhuǎn)速n與給定轉(zhuǎn)速n相比較得出的誤差e及網(wǎng)絡(luò)用徑向基函數(shù)作為隱單元的基”構(gòu)成隱層其變化率ε。輸出為控制信號(hào)ν用以調(diào)節(jié)ⅴco空間對(duì)落入輸入空間的部分輸入產(chǎn)生非零響應(yīng)輸入電壓,從而調(diào)節(jié)USM的驅(qū)動(dòng)頻率。用作參即局部接受。而網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱單元輸出的線性數(shù)識(shí)別的 RBENNO稱為 RBENNI),它的輸入信號(hào)加權(quán)和因此從總體上看網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的映有兩部分,一部分為驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)際輸入(即射是非線性的而網(wǎng)絡(luò)輸出參數(shù)對(duì)可調(diào)參數(shù)而言RBFNNC的輸出值ν)一部分是驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的又中國煤化工快了學(xué)習(xí)速度且可避實(shí)際輸出y。輸入信號(hào)通過 RBFNNI后輸出yCNMH GENN的生物背景以及計(jì)算ξ=ay/?v,用作 RBFNNC的在線訓(xùn)練。相關(guān)的數(shù)學(xué)理論都已證明隱層單元的激活函數(shù)應(yīng)USM模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。取具有局部感受野”的徑向基函數(shù)在這里取為速度參考模型可以為恒速、階躍轉(zhuǎn)速等是控制系通常采用的Gaus函數(shù)。此時(shí)第k個(gè)隱層單元輸統(tǒng)的跟蹤目標(biāo)。出為常州工學(xué)院學(xué)報(bào)2006年p ( xi )=exp(1)接權(quán)為隱層節(jié)點(diǎn)總數(shù)ωo為偏移量網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)分為:①在離線訓(xùn)練中確定式1)中‖‖為歐幾里德范數(shù)x為第個(gè)輸入隱層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)及其中心和寬度,計(jì)算出隱層與矢量κ為第k個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的中心為第k個(gè)輸出層之間連接權(quán)值的初始值2通過在線訓(xùn)練隱層節(jié)點(diǎn)的寬度。自適應(yīng)地調(diào)整隱層與輸岀層的連接權(quán)值。前者是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出方程為為了加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的快速響應(yīng)能力后者是為了使網(wǎng)x1)=ω+∑od(x)〔2)絡(luò)適應(yīng)環(huán)境的變化增強(qiáng)其魯棒性。式2)中ω為第k個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)與輸出空間的連參考模型十?dāng)_動(dòng)在線學(xué)習(xí)算法RBFNNUSM控制器驅(qū)動(dòng)RBENN參數(shù)識(shí)D圖2USM模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖2.2離線訓(xùn)練每輸入一個(gè)新樣本x11)兩個(gè)RBFN都是兩輸入單輸出網(wǎng)絡(luò)離線1)分別按式1廂和式2川計(jì)算各個(gè)隱層單元的訓(xùn)練所需的樣本均通過試驗(yàn)方法獲得。 RBFNNC輸出中(x;)網(wǎng)絡(luò)的輸出y;的輸入樣本矢量為xa={c(t),e(t)},e(t))算誤差n(t)-n(t)n(t)為t時(shí)刻由光電編碼器測(cè)得(3)的電機(jī)轉(zhuǎn)速值n(t)為給定速度值e(t)=(t)-以及樣本與已存在的隱層單元的距離dt-1), RBFNNC的輸出樣本矢量為ya=dj=12r,(4){v(t-1)m(t-1)}t)由t時(shí)刻轉(zhuǎn)速所對(duì)應(yīng)式4)中a為已存在的隱層單元個(gè)數(shù)。的驅(qū)動(dòng)頻率與VCO的輸入電壓之間的線性關(guān)系計(jì)令dmn=min(d,)算得出。 RBFNNI的輸入樣本矢量為x若‖e,‖>ed{v(t-1)t-1)}由于 RBFNNI的目的即用系A(chǔ)( i)=max( A max yi Amin(5)統(tǒng)前一時(shí)刻的實(shí)際輸入輸出值逼近當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)式5)為網(wǎng)絡(luò)期望的精度。際輸出值故其輸出樣本矢量取為yn=y(t)1凵中國煤化工絡(luò)的擬和精度隨著學(xué)本文所用的 RBFNN的隱層單元初始個(gè)數(shù)為習(xí)CNMHG g零在訓(xùn)練過程中按照一定規(guī)則自適應(yīng)地添加并為衰減因子9