一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法与流程

本发明涉及一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，具体是使用神经网络实现对故障前后的多电机协调控制系统逆系统进行辨识，适用于三台变频器驱动三台感应电机的协调控制系统容错控制，属于电力传动
技术领域：
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背景技术：
：多电机协调控制系统被广泛应用于冶金、纺织、电动汽车、轨道交通等领域，这类系统需要具备较高的可靠性，实现在故障状态下的容错控制成为研究热点。同时对于多电机协调控制系统来说，其具有高阶、非线性、强耦合的特点，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，使得传统的容错控制方法很难实现多电机协调控制系统容错控制。技术实现要素：本发明的目的是提供一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，用以克服多电机协调控制系统发生故障时控制精度降低的缺点，实现多电机协调控制系统神经网络逆容错控制。本发明的技术方案是在神经网络逆系统理论的基础上，使用多电机协调控制系统正常和故障状态转速和张力的历史数据，训练神经网络实现多电机协调控制系统的容错控制。在不增加额外硬件的基础上实现多电机协调控制系统容错控制，提高系统可靠性。本发明采用的技术方案有以下步骤：一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，包括如下步骤：第一步，三台西门子MMV440变频器驱动三台三相笼型感应电机，通过减速机连接驱动辊带动皮带运行构成多电机协调控制系统，西门子S7-300PLC型号为CPU315-2DP，通过Profibus总线与西门子MMV440变频器面板上的CB15接口模块进行通讯，两个型号为YPH2的压力传感器将皮带张力通过模拟量输入模块SM335反馈至PLC，上位机通过以太网通讯模块CP343-1lean与PLC进行通讯，与原先的MPI通讯相比，传输速率从187.5kbps提升至100Mbps，且不受空间距离的限制。由于本发明需要实时采样转速和两个张力，数据量较大，CP343-1lean可以有效缓解带宽限制导致的延迟，提升采样的实时性，实现更好的控制效果；第二步，根据正常状态下多电机协调控制系统的数学模型，推导出系统的右逆系统：u=φ(ωr1,ω·r1,F1,F·1,F··1,F2,F·2,F··2)]]>其中，u为三台感应电机定子频率同步角速度输入ω1、ω2和ω3，ωr1为1号主动电机转子角速度，F1和F2为1号和2号电机间张力以及2号和3号电机间张力。第三步，当多电机协调控制系统中2号电机发生故障时，对系统数学模型进行调整，放弃了张力F1，推导出故障状态下多电机协调控制系统的右逆系统：u=φ(ωr1,ω·r1,F2,F·2,F··2)]]>其中，u为两台正常电机定子频率同步角速度为1号从动电机转子角速度及其导数，F2为2号和3号电机间张力。第四步，采集训练样本。转速ωr1选取200～700r/min随机方波，张力F1和F2选取10～35kg随机方波，采集训练样本来构成训练数据集。当2号电机发生故障时，在程序中将故障电机和变频器进行隔离。第五步，神经网络训练。首先对样本进行预处理，离线计算ωr1、F1、F2的导数在同一神经网络中同时逼近多电机协调控制系统故障前后的逆系统模型。进一步，所述第一步中，整个硬件系统以PLC为核心控制单元，PLC通过以太网模块CP343lean模块与上位机进行通讯，同时PLC与三台变频器通过Profibus总线进行串联；变频器工作在矢量控制模式，直接与三台感应电机进行连接；上位机中，WinCC通过以太网模块CP343lean实时监控PLC，Excel与PLC通过OPC技术实现数据传输，MATLAB直接调用Excel数据进行小波分析及神经网络训练，权阈值通过OPC技术写入PLC中。进一步，所述第四步中，在西门子S7-300PLC中设计三个PID控制器，并以1号电机的转速给定减去2号电机的PID控制器输出来调节2号电机的转速，以2号电机的定子频率同步角速度给定减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速。当2号电机发生故障时，变频器根据故障类型返回相应故障代码给PLC，主程序调用诊断程序检测出故障的从站号，并将2号变频器和2号电机隔离，防止故障进一步扩大导致系统停机。同时放弃张力F1，并以1号电机的转速减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，从而继续实现对张力F2的控制，保持多电机协调控制系统在故障后不停机。进一步，所述第五步中，还包括针对多电机协调控制系统发生故障后逆系统模型输入数量不一致的情况，本发明将故障时刻之后神经网络的三个输入置为0，同时在主程序中隔离故障电机和变频器，以实现用一个神经网络同时辨识故障前后不同状态下多电机协调控制系统的逆系统。进一步，所述第五步中，使用Levenberg-Marquardt训练算法“trainlm”训练神经网络。本发明优点在于：1、在系统发生故障时能够进行诊断并自动隔离故障的电机和变频器，保持系统的稳定运行。2、在不增加硬件设备的情况下实现对多电机协调控制系统的容错控制，降低改造成本，提高系统的可靠性。3、在同一个神经网络中实现输入输出个数不一致的两个系统逆模型。4、无论是在多电机协调控制系统正常运行状态还是故障状态均能保持转速和张力的解耦。5、能够有效减小多电机协调控制系统在故障时刻转速和张力波动提升系统的稳定性。6、以太网模块CP343lean与原先的MPI通讯相比，传输速率从187.5kbps提升至100Mbps。由于本发明需要实时采样转速和两个张力，数据量较大，CP343-1lean可以有效缓解带宽限制导致的延迟，提升采样的实时性，实现更好的控制效果；且不受MPI线缆长度的限制，可以实现数据远距离传输，配合交换机可以连接互联网，方便管理人员异地控制以及监控设备运行状态，串联多台PLC，可以方便的扩大生产规模，降低改造难度和成本。7、算法主体部分具有较强的通用性，稍加修改便可适用于不同设备，提高效率。附图说明图1为多电机协调控制系统平台；图2为多电机协调控制系统数学模型示意图；图3为多电机协调控制系统采样过程流程图；图4为DB125中故障从站编号分配；图5为本发明控制框图；图6为PID控制下转速和张力响应；图7为神经网络容错控制下转速和张力响应。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。本发明是在如图1所示的多电机协调控制系统平台基础上实施。系统包括三台西门子MMV440变频器和三台感应电机，感应电机通过减速机与驱动辊连接，三个驱动辊由一条皮带相连，皮带上装有浮动棍，由于浮动棍的张紧作用，皮带上产生张力F。由于张力和转速相互关联，因此本发明采用主从控制方式，一台感应电机为主动电机，另外两台感应电机为从动电机，从动电机根据张力给定调节转速。系统输入为三台变频器的转速给定值ω1、ω2和ω3，输出为1号主动电机转速ωr1、1号和2号电机间皮带张力F1、2号和3号电机间张力F2。将三台变频器与三台感应电机分别与S7-300PLC连接，组成多电机协调控制系统。具体的实施方案包含以下步骤：1)根据多电机协调控制系统硬件平台建立相应的数学模型，其输入量为三台变频器的定子频率角速度给定ω1、ω2和ω3，输出量为1号主动电机转速ωr1、1号和2号电机间皮带张力F1、2号和3号电机间皮带张力F2，然后对多电机协调控制系统进行等效，如图2所示。多电机协调控制系统数学模型为两相静止坐标系下的七阶微分方程，包括三个一阶的速度方程和两个二阶的张力方程。通过对转速ωr1、张力F1和F2进行推导，可证明多电机协调控制系统的右可逆性，为神经网络的构建、训练提供理论依据。值得注意的是，这一步只是为神经网络的构建、训练提供理论依据，本发明的具体实施过程中，这一步可跳过。基于逆系统方法和多电机协调控制系统数学模型，推导出多电机协调控制系统右逆模型：u=φ(ωr1,ω·r1,F1,F·1,F··1,F2,F·2,F··2)]]>式中，u为三台感应电机定子频率同步角速度输入ω1、ω2和ω3，ωr1为1号主动电机转子角速度，F1和F2为1号和2号电机间张力以及2号和3号电机间张力。2)当2号电机发生故障时，在软件中将其隔离，相应的舍弃一个张力F1，继续保持对张力F2的控制。原多电机协调控制系统的数学模型可调整为两相静止坐标系下的四阶微分方程，包括两个一阶的速度方程和一个二阶的张力方程：ω·r1=np1J1[(ω1-ωr1)np1Tr1Lr1ψr12-(TL1+r1F2)]ω·r3=np3J3[(ω3-ωr3)np3Tr3Lr3ψr32-(TL3-r3F2)F·2=K2T2(1np1r1k1ωr1-1np3r3k3ωr3)-F2T2---(1)]]>式中，：np为电机极对数；J为转子的转动惯量；ω为定子频率角速度；ωr为转子电角速度；Tr为电磁时间常数；Lr为转子自感；ψr为转子磁链；TL为负载转矩；r为皮带轮半径；F为相邻两个电机间皮带张力；K为传递系数，K＝E/v，E为皮带杨氏弹性模量，v为期望速度；T为张力变化时间常数，T＝L/(Av)，L为相邻两台电机机架间距离，A为皮带截面积。通过对输出变量转速ωr1、张力F2进行求导直至显含输入ω1和ω2：ω·r1=np1J1[(ω1-ωr1)np1Tr1Lr1ψr12-(TL1+r1F2)]---(2)]]>F··2=K2T2{r1k1np1[np12ψr12Tr1J1Lr1(ω1-ωr1)-np1J1(TL1++r1F2)]-r3k3np3[np32ψr32Tr3J3Lr3(ω3-ωr3)-np3J3(TL3-r3F2)]}-1T2[K2T2(r1k1np1ωr1-r3k3np3ωr3)-F2T2]---(3)]]>对应的雅克比矩阵：J(x,u)=np12ψr12Tr1J1Lr10K2k1r1np1Tr1ψr12T2J1Lr1-K2k3r3np3Tr3ψr32T2J3Lr3]]>Det(J(x,u))=-K2k3r3Tr1Tr3np12np3ψr12ψr32J1J3T2Lr1Lr3]]>当时，Det(J(x,u))≠0，J(x,u)非奇异，逆系统存在，可证明多电机协调控制系统在故障状态下的右可逆性，值得注意的是，这一步同样只是为神经网络的构建、训练提供理论依据，本发明的具体实施过程中，这一步也可跳过。故障状态下多电机协调控制系统右逆模型为：u=φ(ωr1,ω·r1,F2,F·2,F··2)]]>3)采集训练样本。采样过程流程图如图3所示。由于张力本质是由相邻两台电机的转差决定，因此在西门子S7-300PLC中设计三个PID控制器，并以1号电机的转速给定减去2号电机的PID控制器输出来调节2号电机的转速，以2号电机的定子频率同步角速度给定减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，以此使系统稳定。转速ωr1选取200～700r/min随机方波，张力F1和F2选取10～35kg随机方波，采集训练样本来构成训练数据集。当2号电机发生故障时，变频器根据故障类型返回相应故障代码给PLC，主程序OB1调用诊断程序FB125检测出故障的的从站号，并将2号变频器和2号电机隔离，防止故障进一步扩大导致系统停机，同时放弃张力F1，并以1号电机的转速减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，从而继续实现对张力F2的控制，保持多电机协调控制系统在故障后不停机。采样样本总共10组2000s，包括ωr1、F1、F2、ω1、ω2、ω3。该步骤的具体过程为：3.1)在中断程序OB35中，以1号电机的转速给定减去2号电机的PID控制器输出来调节2号电机的转速，以2号电机的定子频率同步角速度给定减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，相应代码如下：3.2)转速ωr1选取200～700r/min随机方波，张力F1和F2选取10～35kg随机方波，采集训练样本来构成训练数据集。当2号电机发生故障时，变频器根据故障类型返回相应故障代码给PLC，主程序OB1调用诊断程序FB125检测出故障的的从站号。主程序OB1中调用诊断程序FB125如下：读取DB125中DB125.DBD1224到DB125.DBD1239存储单元的内容，即可得到故障的从站号码，其中故障从站分配如图4所示。例如若DBD125.DBD1224内容为：2#01000000000000000000000000000000则故障从站站号为7号。3.3)在主程序OB1中将2号变频器和2号电机隔离，防止故障进一步扩大导致系统停机。同时放弃张力F1，并以1号电机的转速减去3号电机的PID控制器输出来调节3号电机的转速，从而继续实现对张力F2的控制，保持多电机协调控制系统在故障后不停机,继续进行采样。隔离2号变频器相应代码为：CALL"BIANPINQI_2"PZD1:＝W#16#447FPZD2:＝MW2844)神经网络训练。首先对样本进行预处理，离线计算ωr1、F1、F2的导数针对多电机协调控制系统发生故障后逆系统模型输入数量不一致的情况，本发明将故障时刻之后神经网络的三个输入置为0，相应代码如下：同时在OB1中隔离故障电机和变频器，以实现用一个神经网络同时辨识故障前后不同的逆系统。神经网络采用3层BP网络，输入节点数为8个，隐含层节点数为26个，输出结点数为3个。5)图1为本发明装置示意图，包括整个电气及通讯系统。具体的，三台笼型感应电机型号为Y100L1-4，额定功率2.2kW，额定电流5A，额定转速1420r/min；光电编码器型号为YGM-615，每转可发出2048个脉冲，采用M法计数；张力传感器型号为YPH2，量程为0～100kg，采用24V直流电压供电，输出0～5V电压信号，灵敏度分别为1.775mV/V、1.963mV/V；西门子变频器型号为XAN283MV397C，输入380/500V、11.1A、47～63Hz，输出0～InputV、7.70A、0～650Hz，通过CB15接口与Profibus总线连接；PLC选用西门子S7-300型，包括电源模块PS307、CPUS7-315-2DP、以太网模块CP343、数字量模块SM321、模拟量模块SM335和计数器模块FM350。整套控制算法可由PLC通过工控机软件实现。工控机与PLC通过以太网连接，实现上位机中组态软件WinCC与PLC的通讯；PLC设置为主站，Excel设置为从站，Excel通过OPC技术实时读取PLC中采样数据；MATLAB直接调用Excel中数据进行小波变换及神经网络训练，然后通过OPC技术将神经网络权阈值导入到PLC中；PLC通过Profibus总线连接变频器上的CB15接口，三台变频器分别设置为7号、8号和9号从站、矢量控制模式，控制方式为完全远程控制，本发明控制框图如图5所示。6)图6和图7为本发明控制效果对比图，张力F1和F2恒定25kg，转速从300r/min至400r/min作方波变化，图6中PID控制下转速阶跃时张力有明显抖动，转速和张力间有较强的耦合，在系统发生故障时，即使使用本发明的策略将故障电机和变频器隔离，图6所示的PID控制下转速和张力仍然有很大的波动；而图7中采用神经网络容错控制后，不仅实现故障前后转速和张力的解耦，而且能够极大的减小系统故障出转速和张力出现的波动。综上，本发明的一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，包括以下步骤：三台西门子MMV440变频器控制三台三相笼型感应电机，通过减速机连接驱动辊带动皮带运行构成多电机协调控制系统。根据多电机协调控制系统数学模型，进行可逆性分析，得到其逆系统表达式，当一台电机发生故障时，构建故障状态下多电机协调控制系统数学模型，并进行可逆性分析，得到相应的逆系统表达式。通过西门子S7-300PLC设计3个PID闭环控制器对系统进行采样，当电机发生故障时，通过检测变频器故障代码在算法中隔离相应的电机，使系统保持运行。利用采集得到的正常状态和故障状态的多电机协调控制系统运行数据离线训练神经网络，最终对转速和张力子系统分别附加PID控制器。本发明实现多电机协调控制系统容错运行，不仅能够使多电机协调控制系统发生故障后仍然保持稳定运行，而且实现对故障前后的转速和张力始终进行解耦控制以及抑制故障时刻转速和张力的抖动。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。当前第1页1 2 3