一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，属于控制算法领域。该算法首先建立包含了网络通信延迟的PID控制器与电机的闭环系统模型；然后将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；设计满足控制器稳定条件的APSO算法中的KP，KI和KD的目标函数；最后利用APSO算法求出目标函数中PID控制器的最优参数KP,KI和KD。这种算法得到的PID控制器能够使得闭环系统稳定且系统跟踪性能好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法
本专利技术涉及一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，属于控制算法领域。
技术介绍
PID(Proportional-Integral-DerivativeController)控制器是指将对参考信号与测量信号的差，积分和微分分别乘以相应常数增益，再相加得到控制输入的控制算法。由于PID控制器易于实现，成本低以及性能好的特点而广泛应用于汽车，航空等领域。目前，超过90％的闭环系统都由PID控制器控制；PID的主要设计参数是比例，积分微分环节的增益，现有对PID参数进行整定的方法包括：Ziegler-Nichols整定方法，Cohen-Coon整定方法以及内模控制整定方法等。随着计算机网络的发展，控制系统中的执行器与控制器可以分布在通信网络的不同节点，由于通信线路有数据容量的限制，不可避免地导致控制信号与传感器测量信号在网络中的延迟传输。直流电机作为工业中常用的执行器，其PID控制器的设计也应考虑到这些不可避免的随机通信延迟。
技术实现思路
本专利技术为了解决在网络环境下，通信延迟可能导致传统的PID整定方法得到的控制器不稳定的问题，通过设计PID控制器参数，达到PID控制器与电机构成的网络环境系统，在考虑网络通信延迟的情况下稳定且控制性能较好，提出了一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法。具体步骤如下：步骤一、建立包含了网络通信延迟的PID控制器与直流电机的闭环系统模型；针对第k个采样周期，考虑网络通信延迟后离散形式的模型为：A为离散系统的系统矩阵，B为离散系统的输入矩阵；xk为系统在k*Ts时刻的状态信号，Ts为固定的采样周期；k＝1,2,3,...n；n为系统运行的最大步数；uk为k*Ts时刻不考虑任何延迟时的输入信号；为k*Ts时刻考虑延迟d2,k的输入信号；代表k*Ts时刻经过延迟执行器实际收到的输入信号；d1,k代表控制信号u经过网络后延迟的采样周期数；KP为PID控制器的比例项系数，KI为PID控制器的积分项系数，KD为PID控制器的微分环节的增益参数；rk代表k*Ts时刻的参考信号；代表k*Ts时刻经过延迟后控制器实际收到的输出信号；d2,k代表输出信号y经过网络后延迟的采样周期数；ri代表i*Ts时刻的参考信号。同时，延迟满足有上界且不小于0的限制条件，如下：其中，代表控制器传出的控制信号由执行器接收时的最大传输时间，也就是控制输入信号最大延迟时间；代表执行器/控制电机传出的输出信号/转速信号经过网络后由控制器接收的最大传输时间，也就是输出信号的最大延迟时间。步骤二、将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；首先，在给定的参考信号rk为0的条件下，转化闭环系统模型为：然后，从转化后的闭环系统模型中提取系统状态变量进行扩展，得到扩展系统的状态变量zk；yk为系统在k*Ts时刻的测量输出信号；yk＝Cxk，C为离散系统的输出矩阵。进而，建立扩展系统的状态方程，得到静态输出反馈形式的PID控制器；其中，I代表与整个分块矩阵大小相容的单位矩阵；y′k代表扩展系统的输出信号；静态输出反馈为：最后，根据静态输出反馈，得到考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；稳定条件如下：其中，P,Q,Z,S1,S2为待求矩阵，且P,Q,Z为正定对称矩阵；K＝[-KP-KI-KD]，使得：步骤三、设计满足控制器稳定条件的APSO算法中的KP，KI和KD的目标函数；目标函数为：具体设计过程为：将APSO算法中得到的PID控制器的三个参数KP,KI,KD，带入非线性不等式的稳定条件中，稳定条件则转化为线性矩阵不等式，运用LMI进行求解；存在解，则表明满足控制器稳定条件，目标函数值为：否则，无解时，表明不满足控制器稳定条件，目标函数值为极大正数H；步骤四、利用APSO算法求出目标函数中PID控制器的最优参数KP,KI和KD。本专利技术的优点在于：(1)一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，将PID控制器的稳定问题转化为静态输出反馈的稳定问题，得到稳定条件。(2)一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，将APSO算法这一新的优化算法运用到PID控制器参数设计算法中，将非线性不等式稳定条件转化为线性不等式稳定条件，控制电机转速。附图说明图1为本专利技术一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法流程图。图2为本专利技术的网络环境PID控制电机闭环系统结构示意图。图3为本专利技术满足控制器稳定条件的KP，KI和KD参数的目标函数流程图。图4为本专利技术采用的APSO算法流程图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。本专利技术一种基于粒子群算法的网络环境下电机控制器设计算法，是针对直流电机转速的PID控制器设计算法，如图1所示，具体步骤为：步骤一、建立包含了网络通信随机延迟的PID控制器与直流电机的闭环系统模型；如图2所示，所述的闭环系统模型包括:PID控制器、直流电机和转速传感器；参考信号与转速信号的差值输入PID控制器中，PID控制器得到控制输入信号并经过网络通信的延迟作用传输到直流电机；直流电机收到控制输入信号开始转动，转速传感器测量电机转速，并将转速信号即输出信号传出；转速信号经过网络通信的延迟作用与参考信号作差传入控制器。采样周期Ts一定，第k个采样周期内，离散形式的电机模型为：A为离散系统的系统矩阵，B为离散系统的输入矩阵；C为离散系统的输出矩阵。xk为系统在k*Ts时刻的状态信号，uk为k*Ts时刻的控制输入信号，yk为系统在k*Ts时刻的测量输出信号也就是直流电机的转速信号；k＝1,2,3,...n；n为系统运行的最大步数；给定参考信号rk，PID控制器为：其中，ek＝rk-yk，rk代表k*Ts时刻的参考信号；KP为PID控制器的比例，KI为PID控制器的积分，KD为PID控制器的微分环节的增益参数。考虑转速信号从转速传感器经过网络传到PID控制器的随机延迟时间以及控制信号从PID控制器传输到直流电机的随机延迟时间τk；传感器测得的转速信号为yk，PID控制器在k*Ts时刻实际收到的传感器信号为PID控制器在k*Ts时刻发出的控制信号为电机在k*Ts时刻实际收到的控制信号为令d1,k＝τk/Ts，则考虑延迟后离散形式的电机模型为：代表k*Ts时刻经过延迟执行器实际收到的输入信号；d1,k代表控制信号u经过网络后延迟的采样周期数；代表考虑输出信号延迟的控制输入；代表k*Ts时刻经过延迟后控制器实际收到的输出信号；d2,k代表输出信号y经过网络后延迟的采样周期数；ri代表i*Ts时刻的参考信号。这里，考虑到延迟在实际中有上界且不小于0，令其中，为转速信号从转速传感器经过网络传到PID控制器的最大延迟时间；为控制输入信号从PID控制器传输到直流电机的最大延迟时间。步骤二、将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的PID控制器稳定条件；首先，由于系统稳定性与外界因素即参考信号无关，不失一般性，令参考信号rk恒为0，则考虑延迟的闭环系统方程为：然后，为了应用静态输出反馈的稳定条件，将系统状态变量进行扩展，得到扩展系统的状态变量zk；则扩展系统的状态方程为：其中，I代表与整个分块矩阵大小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、建立包含了网络通信延迟的PID控制器与直流电机的闭环系统模型；针对第k个采样周期，考虑网络通信延迟后离散形式的模型为：

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、建立包含了网络通信延迟的PID控制器与直流电机的闭环系统模型；针对第k个采样周期，考虑网络通信延迟后离散形式的模型为：A为离散系统的系统矩阵，B为离散系统的输入矩阵；xk为系统在k*Ts时刻的状态信号，Ts为固定的采样周期；k＝1,2,3,...n；n为系统运行的最大步数；uk为k*Ts时刻不考虑任何延迟时的输入信号；为k*Ts时刻考虑延迟d2,k的输入信号；代表k*Ts时刻经过延迟执行器实际收到的输入信号；d1,k代表控制信号u经过网络后延迟的采样周期数；KP为PID控制器的比例项系数，KI为PID控制器的积分项系数，KD为PID控制器的微分环节的增益参数；rk代表k*Ts时刻的参考信号；代表k*Ts时刻经过延迟后控制器实际收到的输出信号；d2,k代表输出信号y经过网络后延迟的采样周期数；ri代表i*Ts时刻的参考信号；同时，延迟满足有上界且不小于0的限制条件，如下：其中，代表控制器传出的控制信号由执行器接收时的最大传输时间，也就是控制输入信号最大延迟时间；代表执行器/控制电机传出的输出信号/转速信号经过网络后由控制器接收的最大传输时间，也就是输出信号的最大延迟时间；步骤二、将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；稳定条件如下：其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，石谦，祁智，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11