神经网络与PID结合的多电机同步控制策略

"基于神经网络的多电机同步控制技术在应对造纸、印染、纺织等行业的高精度、高转速传动需求中发挥着关键作用。随着工业自动化水平的提升，单电机驱动已无法满足大规模生产的复杂需求，多电机同步控制成为核心问题。然而，由于各传动轴驱动特性的差异及负载扰动，同步性能会受到影响，这要求高效的同步控制策略以确保系统的可靠性。 1. 引言 在高精度工业生产过程中，多电机同步传动系统的需求日益增长。传统的PID控制器虽然结构简单，但在面对驱动特性和负载扰动时，其鲁棒性和抗扰动能力有限。为改善这一状况，结合神经网络的控制策略被提出，即利用神经网络调整PID控制器的参数，以优化控制性能和提高同步精度。 2. 多电机同步控制原理 多电机同步控制的核心在于确保所有电机的转速和位置保持一致，以实现高效的协同工作。为了达到这一目标，需要精确的控制算法来补偿不同电机间的动态差异和负载变化。 3. 基于神经网络PID控制器的构建 BP神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习特性，被用来优化PID控制器。神经网络与PID控制器结合的系统结构包括两部分：一是常规PID控制器，直接参与闭环控制；二是BP神经网络，动态调整PID参数以适应系统状态。通过BP网络的学习过程，寻找最优的PID参数配置，从而提升系统的动态响应和同步精度。 3.1 BP神经网络PID控制系统的结构 该结构中，输入层接收速度、速度偏差和偏差变化量，输出层则生成PID控制器的Kp、Ki、Kd参数。采用增量式PID控制算法，其控制效果取决于这些参数的值。 3.2 神经网络PID的算法实现 训练阶段，BP网络设定输入输出神经元，输入包括速度、偏差和偏差变化，输出则是PID控制器的调节参数。通过不断学习和调整权重，神经网络能生成适应系统最佳性能的PID参数。 总结，基于神经网络的多电机同步控制策略通过优化PID控制器参数，增强了系统的适应性和同步性能，尤其在面临复杂工况和扰动时，能够保证传动系统的稳定性和精度，这对于提高工业生产效率和产品质量至关重要。"