基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的兩電機(jī)變頻系統(tǒng)Smith內(nèi)?？刂?br>
1.43萬(wàn)字
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摘要 多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛，早期由于直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)控制電路相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠?qū)崿F(xiàn)平滑的調(diào)速而被廣泛應(yīng)用，但是直流電機(jī)也有自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜、制造成本高且維護(hù)困難的缺點(diǎn)。而交流電機(jī)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、制造維護(hù)成本低，隨著技術(shù)的進(jìn)步，交流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始逐步取代直流調(diào)速系統(tǒng)。多輸出、非線性、強(qiáng)耦合的特點(diǎn)。
本文應(yīng)用，結(jié)合Smith內(nèi)?？刂茖?duì)兩電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行速度和張力的解耦控制研究。第一步，建立并進(jìn)行可逆性分析，導(dǎo)出系統(tǒng)的廣義逆表達(dá)式。第二步，在Matlab 7.1中，應(yīng)用S-FUNCTION建立兩電機(jī)變頻系統(tǒng)模型，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的基礎(chǔ)上添加Smith內(nèi)?？刂破?，并仿真驗(yàn)證其控制效果。第三步，基于S7-300 PLC實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)兩電機(jī)變頻系統(tǒng)的控制效果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。大量的仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明， Smith內(nèi)?？刂频牟呗阅軌?qū)崿F(xiàn)對(duì)兩電機(jī)，改善兩電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的時(shí)滯對(duì)控制效果的影響，取得了良好的動(dòng)靜態(tài)特性。
關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 解耦控制 廣義逆 Smith內(nèi)?？刂? PLC

Smith Internal Model Control of Two-motor Variable Frequency System Based on Neural Network Generalized Inversion
Abstract Multi motor drive system has been widly used in industrial production.In the past,DC motor speed control system was adopted because it’s control circuit is simple and it can achieve smooth speed control.However,DC motor has it’s own disadvantage,such as cpmplex structure,high manufacturing cost and maintenance difficulties.In contrast，AC motor overcome the shortcoming of the DC ones.With the development of technology,DC motor speed control system is being replaced by the AC ones.But at the same time,AC motor speed system is a MIMO,nonlinear and strong coupling system.
In this paper, the application of Smith internal model control method, based on the neural network generalized inverse control system is used to achieve the decoupling control of two-motor variable frequency system.First of all,the mathematical model of two-motor variable frequency system and analysis it’s reversibility.Then in Matlab 7.1,using S-FUNCTION to establish the mathematical model of two-motor variable frequency system and add the smith internal model controller based on neural network generalized inverse. After that its control effect is verified by simulation. Finally, experiments are carried out to verify the control effect of two-motor variable frequency system on the S7-300PLC experimental platform. Simulation and experimental data show that,the Smith internal model control strategy based on neural network generalized inverse can achieve speed and tension decouping control of two motor variable frequency system,improve the delay effect of the system and achieve good dynamic and static characteristics.
Key words： Neural network Decouping control Generalized inverse Smith internal model control PLC

目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 非線性系統(tǒng)及解耦控制的研究 1
1.2.1 非線性系統(tǒng)的發(fā)展 1
1.2.2 反饋線性化解耦控制 2
1.2.3 智能控制 2
1.3 Smith預(yù)估控制 4
1.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Smith預(yù)估控制 4
1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制 4
1.3.3 模糊Smith控制 5
1.4 多電機(jī)協(xié)調(diào)控制發(fā)展概況 5
1.5 PLC以及組態(tài)軟件的發(fā)展 5
1.5.1 PLC的發(fā)展概況 5
1.5.2 組態(tài)軟件的發(fā)展 6
1.6 本文內(nèi)容安排 7
第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆與Smith內(nèi)?？刂品椒?9
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆系統(tǒng)方法 9
2.1.1 廣義逆系統(tǒng)概念 9
2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法 11
2.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)步驟 12
2.2 Smith內(nèi)模控制 13
2.2.1 Smith預(yù)估控制 13
2.2.2 Smith內(nèi)?？刂?14
第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的Smith內(nèi)?？刂?17
3.1 兩電機(jī)變頻系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 17
3.2 兩電機(jī)變頻系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的廣義逆存在性分析 18
3.3 兩電機(jī)變頻系統(tǒng)廣義逆表達(dá)式及偽線性復(fù)合系統(tǒng) 19
3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的Smith內(nèi)模控制實(shí)現(xiàn) 21
第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆Smith內(nèi)?？刂品抡嫜芯?23
4.1 兩電機(jī)變頻系統(tǒng)模型構(gòu)建 23
4.2 訓(xùn)練樣本獲取 23
4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 25
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆Smith內(nèi)模控制實(shí)現(xiàn) 27
4.5 仿真波形 29
第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆Smith內(nèi)?？刂茖?shí)驗(yàn)研究 32
5.1 硬件系統(tǒng) 32
5.1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu) 32
5.1.2 驅(qū)動(dòng)部分 32
5.1.3 控制部分 33
5.1.4 檢測(cè)部分 33
5.2 軟件系統(tǒng) 34
5.2.1 上位機(jī)監(jiān)控軟件 34
5.2.2 下位機(jī)主控軟件 34
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆Smith內(nèi)?？刂扑惴▽?shí)現(xiàn) 34
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 35
第六章 結(jié)論與展望 39
致謝 41
參考文獻(xiàn) 42