精品视频一区二区观看,欧美一区二区视频三区,日韩一区二区三区不卡,欧美中文综合在线视频,欧美综合网亚洲综合网

定量稱(chēng)重包裝是1種對(duì)物料進(jìn)行在線稱(chēng)量并實(shí)現(xiàn)定量包袋的技術(shù)，在食品、醫(yī)藥、化工等工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛。實(shí)現(xiàn)定量稱(chēng)重包裝的關(guān)鍵是解決動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重控制問(wèn)題，主要包括實(shí)時(shí)準(zhǔn)確稱(chēng)量及快速精確控制，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的稱(chēng)重測(cè)量是快速精確控制的基礎(chǔ)，而控制性能的好壞直接決定包裝的精確程度[1]。定量稱(chēng)重包裝系統(tǒng)是一個(gè)非線性、大滯后、強(qiáng)干擾的不確定性系統(tǒng)，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。因此，采用先進(jìn)控制技術(shù)對(duì)其進(jìn)行研究具有重大的理論意義和工程價(jià)值。
目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)定量稱(chēng)重包裝控制系統(tǒng)已做了不少研究，如：文獻(xiàn)[2]針對(duì)定量包裝控制中存在的主要問(wèn)題，提出了基于模糊控制理論的Fuzzy-PID控制方案，并對(duì)系統(tǒng)的控制效果進(jìn)行了仿真研究，取得了一定的效果；文獻(xiàn)[3]針對(duì)動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重系統(tǒng)隨機(jī)干擾因素多、大滯后和參數(shù)不確定性等特點(diǎn)，提出了1種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID相結(jié)合的控制方法，使仿真控制效果得到了較大改善。但BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率固定、收斂速度慢及訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，而RBF網(wǎng)絡(luò)在逼近能力、分類(lèi)能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為此，筆者將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制算法相結(jié)合，實(shí)時(shí)地對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)計(jì)非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的RBF-PID控制器，并對(duì)定量稱(chēng)重包裝過(guò)程進(jìn)行仿真分析和驗(yàn)證。

1.動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重過(guò)程特性分析
1.1定量稱(chēng)重包裝系統(tǒng)工藝分析
定量稱(chēng)重包裝系統(tǒng)由裝料斗、稱(chēng)重裝置、給料機(jī)構(gòu)、放料門(mén)、包裝機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)等部分組成如圖1[3]。進(jìn)料裝置包括裝料斗、放料門(mén)，步進(jìn)電機(jī)控制下料口閥門(mén)的開(kāi)度以便于對(duì)下料量的控制。稱(chēng)重裝置包括稱(chēng)重傳感器和出料口閥門(mén)，物料的質(zhì)量由稱(chēng)重傳感器測(cè)得，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理送至計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，出料口閥門(mén)用來(lái)控制稱(chēng)重倉(cāng)倉(cāng)口的開(kāi)啟和關(guān)閉。
1.2動(dòng)態(tài)稱(chēng)重過(guò)程特性分析
動(dòng)態(tài)稱(chēng)重與靜態(tài)稱(chēng)重具有本質(zhì)的區(qū)別。靜態(tài)稱(chēng)重指在秤體和所稱(chēng)物體之間達(dá)到靜態(tài)平衡后再進(jìn)行稱(chēng)量，無(wú)需考慮所稱(chēng)物體的沖力、動(dòng)態(tài)過(guò)程等因素，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，精度比較高。而動(dòng)態(tài)稱(chēng)重指正常作業(yè)時(shí)對(duì)物料進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)稱(chēng)量，這種情況下其質(zhì)量往往是一個(gè)隨時(shí)間變化的量，因?yàn)楸粶y(cè)對(duì)象是時(shí)刻變化的，傳感器從一個(gè)狀態(tài)變化到另一個(gè)狀態(tài)要經(jīng)歷一個(gè)過(guò)渡過(guò)程。在過(guò)渡過(guò)程中，測(cè)量值與實(shí)際質(zhì)量值相差很大，難以滿足精度要求。只有系統(tǒng)趨于平穩(wěn)后，才能得到準(zhǔn)確的測(cè)量值[4-5]。因此，動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)有如下特點(diǎn)：
1)稱(chēng)重對(duì)象處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在具有加速度的情況下進(jìn)行動(dòng)態(tài)連續(xù)稱(chēng)重計(jì)量；
2)稱(chēng)重計(jì)量實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求高，既要保持良好的時(shí)間響應(yīng)特性，又要保證精度；
3)稱(chēng)重過(guò)程中干擾因素較多，如被測(cè)對(duì)象沖力、秤體振動(dòng)、空中余料等；
4)執(zhí)行機(jī)構(gòu)(給料裝置)的動(dòng)作滯后及慣性任用，控制器的限制。
因動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)物料沖力和秤體振動(dòng)因素造成系統(tǒng)的欠阻尼振蕩，使稱(chēng)重系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性變差，從而造成從稱(chēng)重傳感器得到的動(dòng)態(tài)質(zhì)量并非是物料真實(shí)質(zhì)量，故必須對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性加以補(bǔ)償和改善。
2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
RBF網(wǎng)絡(luò)是1種前向網(wǎng)絡(luò)，由輸入到輸出的映射是非線性的，隱層空間到輸出層空間的映射是線性的，采用RBF網(wǎng)絡(luò)可大大加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問(wèn)題，適合于實(shí)時(shí)控制的要求。采用RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案，可有效提高系統(tǒng)的精度、魯棒性和自適應(yīng)性。
2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其訓(xùn)練
采用三層RBF網(wǎng)絡(luò)，輸入層節(jié)點(diǎn)將輸入信號(hào)傳送到隱含層，隱含層節(jié)點(diǎn)由高斯基函數(shù)構(gòu)成，隱含層到輸出層是線性關(guān)系。其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出的數(shù)學(xué)關(guān)系為

其中：bj為網(wǎng)絡(luò)的基寬向量；r(t)為被控對(duì)象的輸入，對(duì)應(yīng)為定量稱(chēng)重包裝控制系統(tǒng)中所期望的包裝質(zhì)量；y(t)為被控對(duì)象的輸出信號(hào)，為稱(chēng)重傳感器實(shí)際測(cè)得的質(zhì)量；η為學(xué)習(xí)速率；α為動(dòng)量因子?？梢缘玫綇较蚧瘮?shù)的節(jié)點(diǎn)中心參數(shù)的迭代算法

2.2RBF-PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
對(duì)定量稱(chēng)重包裝控制系統(tǒng)利用PID控制算法進(jìn)行控制，PID參數(shù)的選擇是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為達(dá)到較好的效果，提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略對(duì)其進(jìn)行控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的任意非線性表達(dá)能力實(shí)現(xiàn)控制參數(shù)的優(yōu)化。圖2為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，由圖2可見(jiàn)，該控制系統(tǒng)的組成及功能為：

1)PID控制器采用增量式PID控制器，直接對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行閉環(huán)控制，3個(gè)參數(shù)Kp,Ki,Kd依據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況不斷進(jìn)行調(diào)整；
2)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況，在線調(diào)整PID控制器的參數(shù)，使其達(dá)到最優(yōu)的控制效果。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量為每個(gè)包裝周期內(nèi)質(zhì)量的偏差信號(hào)和偏差的導(dǎo)數(shù)信號(hào)，輸出量為PID控制器的3個(gè)參數(shù)Kp,Ki,Kd。通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為最佳的PID控制器參數(shù)。

3系統(tǒng)仿真結(jié)果及分析
為單獨(dú)檢驗(yàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效果，用定量包裝系統(tǒng)傳遞函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，文中參考文獻(xiàn)[8]建模得出的近似數(shù)學(xué)模型

取采樣周期T=0.5s，將其離散化，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器和傳統(tǒng)PID控制器分別對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，并通過(guò)Matlab中的Simulink進(jìn)行仿真。輸入取階躍信號(hào)，RBF辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)選取3-6-1結(jié)構(gòu)，經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練仿真實(shí)驗(yàn)，定量稱(chēng)重包裝控制系統(tǒng)相關(guān)的的仿真參數(shù)選擇為[9]：動(dòng)量因子α為0.02；學(xué)習(xí)速率η為0.35；加權(quán)系數(shù)初值均為0.01；傳統(tǒng)PID控制的參數(shù)取Kp=5，Ki=0.8，Kd=1.5。為驗(yàn)證控制模型的抗干擾能力，仿真在5s時(shí)對(duì)系統(tǒng)加入干擾。圖3，4分別為采用傳統(tǒng)PID控制方法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法對(duì)定量稱(chēng)重包裝系統(tǒng)進(jìn)行控制的仿真結(jié)果。
由圖3，4可知：采用傳統(tǒng)PID控制時(shí)，調(diào)節(jié)速度較快，能迅速達(dá)到設(shè)定值，但超調(diào)量較大，長(zhǎng)期如此將使稱(chēng)重傳感器準(zhǔn)確度下降，包裝質(zhì)量產(chǎn)生較大波動(dòng)；采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制時(shí)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快、無(wú)超調(diào)、穩(wěn)定性強(qiáng)；加入干擾后，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法，系統(tǒng)沒(méi)有震蕩，并且很快達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，由此可見(jiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID。

4結(jié)論
針對(duì)定量稱(chēng)重包裝系統(tǒng)具有大慣性滯后、非線性時(shí)變且無(wú)法建立精確模型等特點(diǎn)，提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的控制策略。通過(guò)Matlab對(duì)控制方法進(jìn)行仿真，比較分析傳統(tǒng)PID控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的控制效果。仿真結(jié)果表明：傳統(tǒng)PID控制雖然響應(yīng)速度較快，但超調(diào)量過(guò)大，這在包裝生產(chǎn)流程中極為不利；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制效果較平穩(wěn)，具有良好的控制精度和動(dòng)態(tài)性能，控制效果優(yōu)于PID控制效果，具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

作者：吳宇平，章家?guī)r，章磊，馮旭剛
參考文獻(xiàn)：
[1]喻先鋒，曹金林，姚重陽(yáng).動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重技術(shù)控制策略和算[J].輕工機(jī)械，2013,31(1):55-59.
[2]常波，閻有運(yùn)，梁碩.基于模糊算法的配料稱(chēng)重控制策略研究與應(yīng)用[J].電子測(cè)試，2009(5):1-5,43.
[3]胡攀，梁嵐珍，李靖.動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重系統(tǒng)控制策略的研究[J].自動(dòng)化博覽，2009,26(11):78-80.
[4]曾琳，張文濤.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能PID控制算法[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2011,39(1):17-20.
[5]潘瑞林，曹建華，冷護(hù)基.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)費(fèi)用分配系數(shù)確定方法[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012,29(3):285-288.
[6]靳紅濤，焦宗夏，周汝勝，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的冗余伺服系統(tǒng)自適應(yīng)控制[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2008,44(12):249-253.
[7]孫虎兒.小雜糧自動(dòng)定量包裝自動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].包裝工程，2008,29(12):81-82.
[8]李鵬.動(dòng)態(tài)定量稱(chēng)重系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2006.
[9]江道根.六自由度并聯(lián)機(jī)器人RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2010.
[10]劉金琨.先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003:195-212.

本文源于網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除