孫 穎， 王 健

(長春工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，吉林長春 130012)

0 引 言

近年來造紙工業(yè)在我國有了很大的發(fā)展，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一。這就對切紙工具分切機提出了更高的要求，目前，國內(nèi)所生產(chǎn)的分切機水平與一些國際的知名品牌仍存在著較大的差距，還停留在中下游水平上。分切機雖說對國內(nèi)外控制原器件運用已非常普及，價格也較低廉，但國內(nèi)分切機廠家在使用時，對分切精度和送紙速度的控制上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國外發(fā)達(dá)國家，特別是在控制系統(tǒng)上，分切機的結(jié)構(gòu)和紙張缺乏有機的結(jié)合，在這個層面上講，國產(chǎn)分切機絕大多數(shù)還停留在粗線條上，還沒有更深入領(lǐng)會分切機控制系統(tǒng)的嚴(yán)密性和合理性。國內(nèi)分切機分切長度可以控制到2 000 mm以上，精度為0.6 mm。與此同時，人們對分切機的高自動化、人性化及高的安全可靠性等要求也越來越高，伴隨著計算機在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的日益廣泛和深入，同時將微電子技術(shù)、新傳感技術(shù)、信息處理技術(shù)、新工藝技術(shù)、新材料技術(shù)及微型計算機等技術(shù)應(yīng)用迅速滲透到分切機領(lǐng)域，這反映出我國現(xiàn)代紙張行業(yè)向高科技水平發(fā)展[1]。

1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器建模設(shè)計

根據(jù)切紙長度工藝的要求及實際生產(chǎn)情況，以及來自控制系統(tǒng)本身和外部的擾動信號，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法進(jìn)行伺服電機控制系統(tǒng)設(shè)計。通過實驗調(diào)整相關(guān)參數(shù)并建立數(shù)學(xué)模型。通過仿真驗證確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法適于本系統(tǒng)的控制器設(shè)計，該方法可以有效地抑制系統(tǒng)存在的各種不確定性因素，在大慣量、變負(fù)載，干擾因素大的條件下，可以實現(xiàn)響應(yīng)快、超調(diào)量小、精度高[2]。分切長度達(dá)到2 300 mm，精度達(dá)到0.3 mm，最大裁切頻率為400刀/m in，由于控制方式的選擇可能會影響到分切的速度和精度，因此，采用現(xiàn)在先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方式。該輸入量為送紙機的送紙速度，切紙機的切紙速度固定，通過編碼器進(jìn)行實時調(diào)節(jié)，輸出量是經(jīng)過調(diào)節(jié)后的速度送給送紙輥[3]。

設(shè)系統(tǒng)的動態(tài)方程為:

式中:u[k]——系統(tǒng)輸入;

x[k]——系統(tǒng)狀態(tài);

y[k]——系統(tǒng)輸出;

f，h——未知非線性函數(shù)。

對上式系統(tǒng)，可以采用以下兩種狀態(tài)——輸出辨識模型表示:

式中:x1[k]——辨識模型狀態(tài);

y1[k]——辨識模型輸出;

fm，hm——靜態(tài)非線性函數(shù)。

可作為一類非線性系統(tǒng)的辨識模型。

2 系統(tǒng)設(shè)計

使用DSP實現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備的控制，采用的DSP型號為TM S320LF2407A。該DSP芯片設(shè)計了使用比較器的比較值和定時器周期寄存器的周期值實現(xiàn)產(chǎn)生PWM波。比較值產(chǎn)生PWM波的脈寬，周期值產(chǎn)生PWM波的頻率，再經(jīng)過外圍電路控制直流伺服電機[4]。其控制流程如下:使用DSP的控制軟件編寫程序，程序通過 DSPTMS320LF2407A芯片發(fā)出PWM波。PWM波經(jīng)過控制電路傳送到編碼器中，再由編碼器控制直流伺服電機的轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)速。編碼器實時檢測直流伺服電機的運轉(zhuǎn)狀況，把檢測到的電機運行速度值送到TMS320LF2407A芯片中，保證了直流伺服電機的安全運行[5]。

整個控制系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)框圖

直流電機轉(zhuǎn)速n的表達(dá)式為:

式中:U——電樞端電壓;

￠——每極磁通量;

I—— 電樞電流;

R——電樞電路總電阻;

K——電機參數(shù)。

由直流電機的控制原理知，絕大多數(shù)直流電機是采用開關(guān)驅(qū)動的。電機電樞電壓的控制是通過脈寬調(diào)制PWM來進(jìn)行的，從而實現(xiàn)調(diào)速。PWM波是一種脈寬可調(diào)的脈沖波，用于直流電機的電壓控制。PWM波是一種脈寬可控制，通過脈寬調(diào)制PWM來控制電機電樞電壓，從而實現(xiàn)調(diào)速。定額調(diào)寬是一種最常見的脈寬調(diào)制方式，它只調(diào)整脈沖寬度，使脈沖波的頻率(或周期)保持不變[6]。PWM 的調(diào)壓調(diào)速原理如圖2所示。

圖2 DSP對直流伺服系統(tǒng)控制圖

圖中，當(dāng)開關(guān)管MOSFET的柵極輸入高電平時，直流伺服電機電樞繞組兩端有電壓U s，開關(guān)管導(dǎo)通;t1秒后，開關(guān)管截止，柵極輸入變?yōu)榈碗娖?，電機電樞兩端電壓為0;t2秒后，柵極輸入重新變?yōu)楦唠娖?，開關(guān)管的動作重復(fù)前面的過程。這樣，對應(yīng)輸入的電平高低，電機電樞繞組兩端電壓波形見圖2。電機的電樞繞組兩端的電壓平均值U0為:

式中:a——占空比，a=t1/T，表示了一個周期T里，開關(guān)管導(dǎo)通的時間與周期的比值，0＜a＜1。

由式(6)可知，當(dāng)電源電壓U s不變的情況下，電樞的端電壓的平均值取決于占空比a的大小，改變a值就可以改變端電壓的平均值，從而達(dá)到調(diào)速目的。

3 相關(guān)電路分析

3.1 PWM觸發(fā)電路

TMS320LF2407A具有兩個事件管理器(EV)模塊:EVA和EVB。這兩個事件管理器(EV)模塊在功能和結(jié)構(gòu)上完全相同。這兩個事件管理器(EV)模塊中分別有6個PWM輸出引腳?？刂浦绷魉欧姍C可以通過這6個特定的PWM輸出引腳[7]。

3.2 功率驅(qū)動電路

通過6個功率場效應(yīng)晶體管MOSFET原件構(gòu)成MOSFET全橋電路，上橋通過3個P溝道MOSFET構(gòu)成，加負(fù)電壓時，門極G導(dǎo)通。下橋通過3個N溝道MOSFET構(gòu)成，加正電壓時，門極G導(dǎo)通。

3.3 轉(zhuǎn)子位置信號的檢測與轉(zhuǎn)速檢測

用增量式光電編碼器作為本系統(tǒng)的轉(zhuǎn)子位置傳感器，作為閉環(huán)控制的反饋量，用于測量電機輸出的角位移和轉(zhuǎn)速。TM S320LF2407A提供了與這種編碼器的接口電路。

3.4 保護(hù)電路和電流檢測

在主回路中常規(guī)的電流傳感器通過串接一個反饋電阻R代替，檢測得到反饋電阻的電壓值U，線電流測量值經(jīng)過計算間接得到，采用這種方式是由于直流伺服電機的三相繞組在運行中任何時刻只有兩相通電，且為同一電流。R可完成限流、電流檢測和過流保護(hù)的功能。一路經(jīng)增益放大、RC濾波后送電壓比較器;另一路作為電流反饋值，經(jīng)過增益放大、RC濾波、限幅后送入TMS320LF2407A的ADC模塊。電壓比較器的輸出送入LF2407A的PDPINTA引腳，電壓比較器的參考電壓為過電流設(shè)定值，當(dāng)電樞電流超過設(shè)定值，電壓比較器輸出為低電平，PDPINTA引腳為低電平，所有PWM為高阻態(tài)，DSP內(nèi)部計數(shù)器停止計數(shù);通知DSP有異常情況發(fā)生，同時產(chǎn)生中斷信號，在中斷處理程序中，通過相關(guān)I/O口狀態(tài)對故障進(jìn)行判斷[8]。

3.5 基于組態(tài)軟件構(gòu)建控制平臺

PC機上的應(yīng)用程序可以實現(xiàn)友好的人機界面，用戶可方便地通過操作面板進(jìn)行設(shè)置和修改控制參數(shù)，及時準(zhǔn)確地顯示故障信息。并且把所有的切紙信息、故障記錄存在數(shù)據(jù)庫中，方便用戶日后的查詢。實現(xiàn)PC與控制系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)的交換。

4 結(jié) 語

通過理論分析和實驗驗證，使用DSP控制伺服電機可以保證分切機的切割精度，在實際生產(chǎn)過程中具有一定的應(yīng)用價值。

[1] 陶永華.新型PID控制及其應(yīng)用[M].北京:機械工業(yè)出版社，1998.

[2] 薛定宇.控制系統(tǒng)計算機輔助設(shè)計[M].北京:清華大學(xué)出版社，1996.

[3] 黃忠霖.控制系統(tǒng)M atlab設(shè)計及仿真[M].北京:國防工業(yè)出版社，2001.

[4] 胡佑德，馬東升，張莉松.伺服系統(tǒng)原理與設(shè)計[M].北京:北京理工大學(xué)出版社，1999.

[5] 胡壽松.自動控制原理[M].北京:科學(xué)出版社，2001.

[6] 張靜.Matlab在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社，2007.

[7] 安忠科.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社，1999.

[8] W ang Jiang jiang，Zhang Chun fa，Jing You yin. Self-adaptive RBF neural network PID control in exhaust tem perature of m icro-turbine[C]//Proceedings of the Seventh International Con ference on M achine Learning and Cybernetics，2008:2131-2136.