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(陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710300)

0 引言

一個完整的自動化立體倉庫系統(tǒng)，應(yīng)該是在人機(jī)互動下共同來完成相應(yīng)的操作過程，主要是采用計算機(jī)控制來實(shí)現(xiàn)的，通過對計算機(jī)輸入執(zhí)行指令，來定位倉庫。對于有些倉庫系統(tǒng)由于貨物的特殊原因，不能進(jìn)行現(xiàn)場操作，也可以通過計算機(jī)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作，并且可以對貨物的運(yùn)行情況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，完全保證了貨物的精確定位。目前，工業(yè)生產(chǎn)型立體化倉庫已從機(jī)電控制的高架倉庫，發(fā)展到以智能化、集成化和信息化為特征的第5代自動化立體倉庫階段[1]。這樣對電機(jī)的控制要求就顯得十分重要。

傳統(tǒng)PI控制在對控制對象模型要求不高的情況下，能夠很好地對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)與控制，可靠性高，易于實(shí)現(xiàn)，目前仍被廣泛用于各種控制任務(wù)中。但在堆垛機(jī)控制系統(tǒng)中，要達(dá)到給定的控制要求，堆垛機(jī)需具有一定的穩(wěn)定性和良好的系統(tǒng)抗干擾能力，同時對機(jī)械環(huán)和加速度的響應(yīng)能力要求較高，故傳統(tǒng)的PID控制難以勝任[2]。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，利用其自組織、自學(xué)習(xí)能力可以有效地對堆垛機(jī)施加控制。在此，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID(BP-PID)與常規(guī)PI復(fù)合的控制方法，根據(jù)設(shè)置的誤差限來實(shí)現(xiàn)控制策略的切換，這樣結(jié)合兩者控制上的優(yōu)點(diǎn)解決了堆垛機(jī)系統(tǒng)控制上的難點(diǎn)。

1 堆垛機(jī)控制過程

堆垛機(jī)的控制過程是在x，y，z軸3個方向下的三維空間內(nèi)完成的，如圖1所示。

圖1 堆垛機(jī)控制系統(tǒng)三維空間

其中，堆垛機(jī)水平行走機(jī)構(gòu)，主要完成在立體倉庫鋪設(shè)的軌道上做水平運(yùn)動，把這個方向上的運(yùn)動定義為x軸運(yùn)動方向；堆垛機(jī)的提升機(jī)構(gòu)主要完成在機(jī)體立柱上的運(yùn)動，相對于整個機(jī)體在垂直平面內(nèi)做上升或下降運(yùn)動，把這個方向上的運(yùn)動定義為y軸運(yùn)動方向；堆垛機(jī)的貨叉機(jī)構(gòu)完成在載貨臺上的伸縮運(yùn)動，把這個方向上的運(yùn)動定義為z軸運(yùn)動方向[3-4]。

這樣，對堆垛機(jī)的控制過程就轉(zhuǎn)化為對x，y，z軸上3個電機(jī)的控制。為了達(dá)到快速、準(zhǔn)確地定位貨倉位置，根據(jù)貨倉位置信息的距離，通過數(shù)據(jù)處理，在轉(zhuǎn)速控制上采取了先加速再減速或先加速再勻速最后再減速的控制過程[5-6]，如圖2所示。

圖2 堆垛機(jī)速度控制過程

根據(jù)設(shè)置的速度誤差限，控制器將在BP-PID控制與PI控制之間進(jìn)行切換，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩與磁鏈穩(wěn)定、快速的轉(zhuǎn)換，提高了轉(zhuǎn)速的跟隨性與抗干擾性。

2 堆垛機(jī)控制系統(tǒng)模型

堆垛機(jī)控制系統(tǒng)具有非線性、強(qiáng)耦合和多變量的特性，要獲得較高的動靜態(tài)性能，必須從其系統(tǒng)模型出發(fā)，分析轉(zhuǎn)矩和磁鏈的控制規(guī)律。Park的輸入整形控制法穩(wěn)定性不佳[7]。文中通過坐標(biāo)變換，在按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的坐標(biāo)系中得到直流電動機(jī)模型；通過直流電動機(jī)模型的控制方法，得到磁鏈與轉(zhuǎn)矩的控制規(guī)律；最后將轉(zhuǎn)子磁鏈定向坐標(biāo)系中得到的控制量反變化到三相坐標(biāo)系下對應(yīng)的控制量，以實(shí)施閉環(huán)控制[8]。

靜止正交坐標(biāo)系與按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的同步旋轉(zhuǎn)正交坐標(biāo)系如圖3所示。其中，αβ為靜止正交坐標(biāo)系，mt為按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的同步旋轉(zhuǎn)正交坐標(biāo)系，即旋轉(zhuǎn)正交dq坐標(biāo)系中的d軸與轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)噶恐睾系臓顟B(tài)。當(dāng)m軸與轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)噶恐睾蠒r，有：

圖3 按轉(zhuǎn)子磁鏈定向同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)

(1)

ψrt=ψrq=0

(2)

為了使m軸與轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)噶渴冀K重合，還必須使：

(3)

由電機(jī)的理論知識可知，以ω-is-ψr為狀態(tài)變量的狀態(tài)方程為：

關(guān)于建筑業(yè)的綠色化發(fā)展，主要存在以下幾個問題，對我國綠色建筑的發(fā)展造成了障礙，同時也造成了能源浪費(fèi)，不利于企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的發(fā)展。

(4)

將式(1)、式(2)、式(3)代入式(4)中,得到mt坐標(biāo)系中的狀態(tài)方程為：

(5)

這樣從式(5)中導(dǎo)出mt坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角速度為：

(6)

mt坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)角速度與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速之差為轉(zhuǎn)差角頻率，即

(7)

將式(1)、式(2)代入轉(zhuǎn)矩方程式，得到mt坐標(biāo)系中的電磁轉(zhuǎn)矩表達(dá)式為：

ψr

(8)

這樣，定子電流被分解為勵磁分量和轉(zhuǎn)矩分量，勵磁僅由勵磁電流分量ism產(chǎn)生，轉(zhuǎn)矩正比于磁鏈和轉(zhuǎn)矩電流分量，實(shí)現(xiàn)了定子電流2個分量的解耦。

3 堆垛機(jī)BP-PID控制

堆垛機(jī)控制系統(tǒng)要具有穩(wěn)定、快速、抗干擾性，其中調(diào)節(jié)器在里面起到了關(guān)鍵作用。模糊控制由于缺乏系統(tǒng)性，無法定義控制目標(biāo)[9]，文中設(shè)計了一種BP-PID與常規(guī)PI復(fù)合控制的調(diào)節(jié)器，結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了對堆垛機(jī)控制系統(tǒng)的有效控制。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BP-PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由圖4可以看出，BP-PID控制結(jié)構(gòu)是由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制器2部分組成的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)輸入誤差信號e(k)和PID控制器輸出信號u(k)，在線調(diào)整PID控制參數(shù)KP，KI，KD；PID控制器根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)直接對系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)控制，其PID參數(shù)受控于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自組織能力實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)最優(yōu)化控制。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是輸入層、隱含層和輸出層3層神經(jīng)元的互聯(lián)體。每次BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程經(jīng)過了正向傳輸和反向傳播2個部分，輸入信號經(jīng)過3層神經(jīng)元后輸出PID控制參數(shù)，通過PID控制器對被控對象施加控制，被控對象輸出參數(shù)與目標(biāo)信號進(jìn)行比較，得到誤差值和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。最終通過誤差反向傳播對各層神經(jīng)元權(quán)系數(shù)進(jìn)行修正，使得輸出參數(shù)無限逼近于目標(biāo)值[9-10]。

本文結(jié)合BP-PID控制與常規(guī)PI控制兩者的優(yōu)點(diǎn)，采用BP-PID與PI并聯(lián)復(fù)合的控制方法，如圖5所示，通過輸入誤差與設(shè)定誤差限的比較進(jìn)行控制切換。當(dāng)速度誤差大于設(shè)定值時，選取BP-PID控制策略，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力，將誤差快速減小到設(shè)定誤差值以下；當(dāng)速度誤差小于設(shè)定值時，選取PI控制策略，利用其算法簡單、運(yùn)算速度快等特點(diǎn)，滿足堆垛機(jī)系統(tǒng)實(shí)時性要求。在常規(guī)PI控制策略中，采用了PI變參數(shù)法，根據(jù)負(fù)載轉(zhuǎn)矩誤差限來實(shí)時調(diào)整PI參數(shù)，將系統(tǒng)誤差消除在萌芽狀態(tài)，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗干擾性。

圖5 BP-PID與PI并聯(lián)復(fù)合結(jié)構(gòu)

4 堆垛機(jī)MATLAB仿真模型

在MATLAB/Simulink環(huán)境中，對堆垛機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究。為了便于分析與處理，將交流電機(jī)模塊、驅(qū)動模塊和速度檢測模塊看成一階慣性環(huán)節(jié)。其中，交流電機(jī)輸入頻率與輸出穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速比值KD=27；電機(jī)時間常數(shù)TD=0.19 s；轉(zhuǎn)速反饋系數(shù)α=0.004 1;測速儀時間常數(shù)TC=0.006 s。

其中，用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的仿真模型如圖6所示。

圖6 BP-PID控制系統(tǒng)仿真模型

BP-PID的學(xué)習(xí)速率η=0.25，α=0.05，轉(zhuǎn)速切換值為50 r/min。BP-PID控制進(jìn)行的主要運(yùn)算由Simulink中的S-function實(shí)現(xiàn)，采用輸入層4個節(jié)點(diǎn)，隱含層5個節(jié)點(diǎn)，輸出層3個節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

5 仿真結(jié)果與分析

對堆垛機(jī)的啟動、停車和負(fù)載變化這3種工況下的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了仿真，其中虛線為PI控制下的響應(yīng)曲線，實(shí)線為PI與BP-PID復(fù)合控制下的響應(yīng)曲線，仿真時間為10 s，仿真步長設(shè)為0.05。

堆垛機(jī)啟動狀態(tài)下的響應(yīng)曲線如圖7所示。由圖7可知，采用PI控制調(diào)節(jié)時間約為6.5 s，在8.5 s達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)；采用PI與BP-PID控制調(diào)節(jié)時間為4.5 s，在6 s達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，響應(yīng)速度優(yōu)于PI控制，且具有較小的超調(diào)量。

圖7 啟動響應(yīng)對比

負(fù)載變化時，PI控制與復(fù)合控制的響應(yīng)曲線對比如圖8所示。當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定后，在15 s時改變負(fù)載。由圖8可知，當(dāng)負(fù)載變化時，BP-PID與PI復(fù)合控制能夠讓系統(tǒng)快速進(jìn)入新的平衡狀態(tài)，且波動較小；而PI控制調(diào)節(jié)時間長，且有一定的波動量。

圖8 負(fù)載變化響應(yīng)對比

堆垛機(jī)系統(tǒng)停車時的響應(yīng)曲線對比如圖9所示。由圖9可知，在系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)下，20 s時開始制動減速，采用PI控制在28 s時完全停車；采用復(fù)合控制在26 s時完全停車，系統(tǒng)響應(yīng)速度快，調(diào)節(jié)時間短。

圖9 停車響應(yīng)對比

6 結(jié)束語

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID與傳統(tǒng)PI控制相結(jié)合的控制方法，兩者取長補(bǔ)短，較好地解決了堆垛機(jī)控制系統(tǒng)中存在的系統(tǒng)參數(shù)變動和負(fù)載擾動等問題。通過速度誤差限切換控制策略，在傳統(tǒng)PI控制時，采用了PI變參數(shù)法，對速度誤差進(jìn)行快速預(yù)判和消除。仿真結(jié)果表明，BP-PID與BP復(fù)合的控制方法具有較快的調(diào)節(jié)速度，且波動量小，系統(tǒng)動靜態(tài)性能良好。

[1] 蔡安江，應(yīng)嘉奇，王堅，等.分散式立體倉庫堆垛機(jī)調(diào)度模型[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2016，22(3)：793-799.

[2] 王雪，蔡安江，應(yīng)嘉奇.基于模糊PID的堆垛機(jī)控制系統(tǒng)研究[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2017(5)：17-20.

[3] 金琦淳，胡元，崔吉.自動化立體倉庫中堆垛機(jī)的設(shè)計[J].制造業(yè)自動化，2012，34(8)：116-118.

[4] 張曉東，曹毅，李秀娟.立體倉庫巷道堆垛機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計[J].自動化儀表，2013，34(5)：46-48.

[5] 閆興華，葛影，馬順杰.堆垛機(jī)光電開關(guān)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計[J].起重運(yùn)輸機(jī)械，2016(5)：54-56.

[6] 魯春強(qiáng).基于堆垛機(jī)行走速度自適應(yīng)參數(shù)模型的算法研究[J].物流技術(shù)，2012，31(12)：359-361，453.

[7] Park B J, Hong K S, Huh C D. Time-efficient input shaping control of container crane systems[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Control Applications,2000：80-85.

[8] Abdel-Rahman E M, Nayfeh A H, Masoud Z N.Dynamics and control of cranes: a review[J]. Journal of Vibration and Control, 2003，9(7)：863-908.

[9] 張祖鷹.堆垛機(jī)模糊反饋校正控制系統(tǒng)的設(shè)計[J].制造業(yè)自動化，2010，32(12)：48-50,53.

[10] 李新明，王好臣，林春梅，等.堆垛機(jī)速度智能控制的優(yōu)化研究[J].機(jī)械工程與自動化，2012(3)：112-114.