基于plc的多电机调速系统神经网络广义逆内模实现方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种S电机调速系统神经网络广义逆内模控制器在化C中的实现方 法，适用于W西口子S7-300化C作为控制器、S台西口子M440变频器驱动S台S相感应电机 的调速系统张力与转速的解禪控制，属于电力传动技术领域。
【背景技术】
[0002] 近年来，多电机调速系统在纺织、冶金、轨道交通等领域得到了广泛的应用。但是 如何实现多电机调速系统高精度的协调控制，提高系统的同步性能一直是研究的热点，对 于=电机调速系统来说，其具有高阶、非线性、强禪合的特点，使得内部各个变量相互影响， 加上工作环境有各种干扰，负载突变等影响，使得传统的控制方法很难实现=电机调速系 统高精度控制。而在工业中，常常使用=台甚至多台电机，设及的变量、设备复杂，已有的控 制策略有明显的局限性。
[0003] 传统的解禪方法有前馈解禪、自适应解禪、自校正解禪等，但是都依赖于系统精确 的数学模型，一旦出现外部干扰或者负载扰动导致系统参数发生变化，控制效果就会变差 甚至出现系统失稳。
[0004] 目前对于多电机调速系统智能化控制的方法大多局限于仿真实验阶段，将仿真实 验转化为实际应用仍然缺少有效的可实施的操作手段，为此也需要很长的大量的实际经验 的积累。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提出一种基于S7-300化C的S电机调 速系统的神经网络广义逆控制方法，实现对=电机调速系统转速和张力的解禪，此外加入 内模控制器作为闭环控制器，提升系统的响应速度和稳定性。
[0006] 本发明的技术方案是在神经网络右逆系统理论的基础上，使用=电机调速系统的 历史运行数据，通过小波变换提取特征信号，然后离线训练神经网络，最终在S7-300化C中 实现神经网络算法，达到=电机调速系统转速和张力的解禪。
[0007] 本发明采用的方案具有W下步骤:基于化C的多电机调速系统神经网络广义逆内 模实现方法，包括W下步骤：
[000引第一步，=台西口子M440变频器分别驱动=台=相感应电机来带动负载构成=电 机调速系统，将S台M440变频器通过CB15模块，经Profibus总线连接到西口子S7-300化C; 通过化C输出的S台电机的同步角速度CO 1、CO 2和《 3作为S台S相感应电机的输入；
[0009] 第二步，根据S电机调速系统的数学模型，推导出右广义逆系统数学模型：
[0010] K =(吗,汤J,呜）'三 #(麵巧，f:，户; '尸:J ? Vp .:?，1?)
[0011] 其中，设取《 i(i = 1，2，3)为第i台变频器转速给定，CO 为2号感应电机转速，Fi2和 F23分别为1号和2号电机间皮带张力、2号和3号电机间皮带张力，V1，V2，V3分别为：
[0012] 二卸巧
[0013] I':,二巧2+].m/-;2+/--;2
[0014] V':.二片. + K4i4片;十/<;
[0015] 第S步，通过S7-300化C设计3个PID控制器使S电机驱动系统稳定，给定转速c〇r2 和张力Fi2，F23分别为100~1200;r/min、18~72kg的随机方波信号，义集2号电机转速《r2、1 号和2号电机间皮带张力Fi2、2号和3号电机间皮带张力F23W及化C输出给3台变频器的同步 角速度O 1，O 2，《 3 ;
[0016] 第四步，在MATLAB R201化中，通过Wavelet Too化OX对上一步采集的数据进行处 理，提取特征信号，特征量提取采用连续小波变换，小波基选用Mexican化t小波函数;使用 MATLAB R201化中化ural化twork Too化OX对连续小波变换提取的特征信号进行离线神经 网络训练，在训练开始前时使用粒子群优化算法对神经网络初始权阔值进行寻优，加快神 经网络的收敛，神经网络具有8个输入，15个隐含层节点，3个输出，分别为《r2，Fl2,4:，F23， 巧3，..V1，V2，V3，其中 Vl，V2，V3分另Il 为：
[0017] 巧二?缉2:
[001 引 A 二 6:+U 引 6:+ 6:
[0019] 1? ^ f\. -f i.4h1K- -；- f\,
[0020] 在西口子S7-300化C中编写S层神经网络程序，并将MATLAB训练得到权值和阔值 通过OPC技术写入化C，实现转速和张力的解禪控制；
[0021] 第五步，为消除静态误差，增强系统的抗干扰能力，在西口子S7-300化C中为2号电 机转速Wr牙系统，皮带间张力内2子系统和F23子系统分别设计闭环内模控制器。
[0022] 进一步，所述第二步中2号感应电机为主动电机，1号和3号感应电机为从动电机； W 2号电机转速O r2、1号和2号电机间皮带张力Fi2、2号和3号电机间皮带张力F23为系统输 出。
[0023] 进一步，所述第四步具体过程为：
[0024] 步骤a,在MATLAB R201化打开Wavelet Too化OX，加载义样信号；使用Mexican Hat 函数进行一层小波分解，放大有关细节；使用Mexican化t函数进行S层分解，在Display Mode菜单下选择Superimpose Mode，在同一图形中W不同的颜色显示细节和近似;从信号 中移除噪声，点击Denoise按钮弹出降噪工具进行噪声消除，导出经过去噪的特征信号，将 经过去噪的特征信号归一化至[-1，1 ];
[0025] 步骤b，系统启动后，首先调用一次OBlOO进行暖启动，对系统设备进行初始化操 作，PLC主循环程序OBl中实现Profibus通讯，完成实时频率的给定W及启动高速计数器模 块FM350进行计数，送16进制控制字447F分别至DBD.DBW 8、D抓.DBW 36、D抓.DBW 74设置变 频器开，将中断程序0B35返回的S台电机实际频率分别送DBD.DBW 10、DBD.DBW 38、 D抓.DBW 76实现电机的速度调节，系统每100ms调用一次中断程序0B35，中断程序0B35实现 转速采样、小波变换提取特征信号、计算神经网络输出，并将最终输出值送变频器输出， 小波变换采用Mexican化t小波基，对采样信号进行实时变换，提取特征信号作为神经网络 输入；
[0026] 步骤C，在训练神经网络前在MATLAB R201化环境下使用粒子群优化算法求取神经 网络最佳初始权阔值，首先对粒子群参数进行初始化，包括进化次数、种群规模、个体和全 局最佳适应度值，然后进行迭代寻优，计算每个粒子的适应度，更新个体最优和群体最优， 接着判断是否达到最大迭代次数或者全局最优位置是否满足最小界限，若任意一个条件满 足，则得到神经网络最佳初始权阔值，否则重复进行迭代寻优;然后调用神经网络工具箱 化Ural化twork Too化OX训练神经网络，并将权阔值导入Excel，通过OPC技术写入化C中相 应数据块；
[0027]步骤d，初始化OPC，定义OPC服务、组集合、标签组、客户端句柄W及服务器句柄，定 义RangA~RangC为字符串型数据；
[002引步骤e，Exce 1表格B列为权阔值名称，C列为权阔值数值，当鼠标点击"ANN-WRI怔' 按钮时，触发事件Private Sub Comman地uttonl_Click()，首先使用化1~循环在B列相应位 置填充结点对应的权阔值名称，输入层节点数最多10个，隐含层节点数最多30个，输出层节 点数最多10个;然后与OPC服务器即PLC建立连接，激活当前组、添力日OPC组对象、标签、数据 项，并后台刷新，同时将Exc e 1中B列和C列数据写入化C中；
[00巧]步骤f，当鼠标点击"STOP"按钮时触发事件Private Sub Comman地utton2_Click 0,终止数据导入，断开与OP巧g务器的连接。
[0030]进一步，选取Iogsig为隐含层激活函数，purelin为输出层激活函数，神经网络的 训练函数选取弹性反向传播算法train巧。
[0031 ]进一步，所述第五步的转速CO 子系统的内模控制器为：
[0033]所述张力Fi2子系统的内模控制器为：
[0035]所述张力F23子系统的内模控制器为：
[0037] 本发明优点在于：
[0038] 1)S电机调速系统在实际生产中应用更加广泛，而化C具有可靠性高、扩展性好、 可移植性强、能适应恶劣环境、维护方便、模块化的特点，在化C中实现神经网络算法对其进 行解禪控制具有较高的实用价值。
[0039] 2)由于张力本质上是两台电机转差的积分，本发明选择2号电机转速号和2 号电机间皮带张力Fi2、2号和3号电机间皮带张力F23作为输出，与原先选择1号电机转速 ?rl、Fl2和F23作为输出相比，可W同时分别调节1号和3号电机与2号的转差，从而同时独立 调节张力Fi2和F23,避免原先调整Fi2会干扰F23的缺点，因此响应更加快速，减少系统调整时 间。
[0040] 3)本发明使用MATLAB R201化的Wavelet Too化OX工具箱中连续小波变换来对神 经网络训练样本进行特征量