[发明专利]基于小脑神经网络的舵机电动加载系统智能控制方法

权利要求书

1.一种基于小脑神经网络的舵机电动加载系统智能控制方法，所述的舵机电动加载系统包括控制器(1)、PWM驱动器(2)、永磁直流力矩电机(3)、金属橡胶-缓冲弹簧(4)、力矩传感器(6)、旋转编码器(7)；其中：控制器(1)与PWM驱动器(2)、力矩传感器(6)和旋转编码器(7)相连接；PWM驱动器(2)依次通过永磁直流力矩电机(3)、金属橡胶-缓冲弹簧(4)与舵机(5)相连接；舵机(5)分别与力矩传感器(6)和旋转编码器(7)相连接；其特征在于：所述的舵机电动加载系统智能控制方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)由小脑神经网络前馈控制器和增量式PID反馈控制器组成控制器(1)；

2)小脑神经网络前馈控制器将从力矩传感器(6)和旋转编码器(7)输出的调节误差e、舵机(5)的角速度信号角加速度信号作为一个三维状态空间引入至前馈输入端作为被控信息，采用小脑神经网络算法对舵机电动加载系统实现在线实时控制，动态调整连接权值，得到前馈控制信号u_n；

3)增量式PID反馈控制器利用调节误差e，在舵机(5)启动、换向瞬间对舵机电动加载系统进行反馈控制，同时为小脑神经网络提供训练学习样本信息，得到反馈控制信号u_p；之后在上述步骤2)获得的前馈控制信号u_n和反馈控制信号u_p的基础上，引入调节误差e的超前校正补偿信号u_e，由此组成控制器(1)的控制信号u＝u_n+u_p+u_e，最终输出控制信号到PWM驱动器(2)，由PWM驱动器(2进行信号转换、功率放大后输出到永磁直流力矩电机3，并产生加载力矩，最后经由金属橡胶-缓冲弹簧(4)加载到舵机(5)上；

在步骤2)中，所述的小脑神经网络前馈控制器将从力矩传感器(6)和旋转编码器(7)输出的调节误差e、舵机(5)的角速度信号角加速度信号作为一个三维状态空间引入至前馈输入端作为被控信息，采用小脑神经网络算法对舵机电动加载系统实现在线实时控制，动态调整连接权值，得到前馈控制信号u_n的具体方法是：

采用拉普拉斯变换处理后舵机电动加载系统的实际加载力矩为：

T₁＝K_TK_LU_m(s) (3)

T₂＝K_LJ_mLθ_r(s)s³+(J_mR+B_mL)K_Lθ_r(s)s²+(K_eK_TK_L+B_mK_LR)θ_r(s)s (4)

式中，T_L为实际加载力矩；L为永磁直流力矩电机(3)上电枢回路总电感；R为永磁直流力矩电机(3)上电枢回路总电阻；K_L为金属橡胶-缓冲弹簧(4)的刚度系数；K_e为永磁直流力矩电机(3)的反电动势系数；K_T为永磁直流力矩电机(3)的力矩系数；J_m为永磁直流力矩电机(3)的转动惯量；B_m为永磁直流力矩电机(3)的阻尼系数；U_m为永磁直流力矩电机(3)的输入电压；θ_r为舵机(5)的转角；

小脑神经网络利用前馈输入端所提供的被控信息，采用基于Sigmoid函数变平衡学习常数的权值调整算法对连接权值进行在线调整，所采用的调整公式为：

式中，k(t)为第t次迭代平衡学习常数；β和σ为正实数，β值决定平衡学习常数的取值范围；σ决定平衡学习常数的曲线变化形状；e(t)为第t次迭代的调节误差；

由此得到连接权值调整公式为：

式中，ω_j(t)为第t次迭代后存储在第j个被激活存储单元中的连接权值；α为学习率，α∈(0,1)；a_j为激活标志函数，若激活标志函数a_j激活，则其值为1，否则为0；f(j)为第j个被激活存储单元的学习次数；

最后判断调节误差e是否属于误差精度ζ范围内，若e＜ζ，则被激活存储单元的连接权值不需要调整；若e≥ζ，则依据式(6)进行修正；

最后将被激活存储单元的连接权值与激活标志函数相乘求和而得到前馈控制信号u_n。

2.根据权利要求1所述的基于小脑神经网络的舵机电动加载系统智能控制方法，其特征在于：在步骤3)中，所述的增量式PID反馈控制器利用调节误差e，在舵机(5)启动、换向瞬间对舵机电动加载系统进行反馈控制，同时为小脑神经网络提供训练学习样本信息，得到反馈控制信号u_p；之后在上述步骤2)获得的前馈控制信号u_n和反馈控制信号u_p的基础上，引入调节误差e的超前校正补偿信号u_e，由此组成控制器(1)的控制信号u＝u_n+u_p+u_e，最终输出控制信号到PWM驱动器(2)，由PWM驱动器(2)进行信号转换、功率放大后输出到永磁直流力矩电机(3)，并产生加载力矩，最后经由金属橡胶-缓冲弹簧(4)加载到舵机(5)上的具体方法是：

增量式PID反馈控制器进行反馈控制所采用的公式为：

Δu_P(t)＝u_P(t)-u_P(t-1) (7)

Δu_P(t)＝K_P(e(t)-e(t-1))+K_Ie(t)+K_D(e(t)-2e(t-1)+e(t-2)) (8)

式中，u_P(t)为第t次迭代反馈控制器的控制信号；Δu_P(t)为两次迭代中反馈控制器控制信号的增量；K_p为比例系数；K_I为积分系数；K_D为微分系数；

舵机电动加载系统的控制信号由前馈控制信号、反馈控制信号及超前校正补偿信号三部分构成，即：

u＝u_n+u_p+u_e (9)

u_e＝η(T_c-u_n) (10)

式中，η为补偿因子；由此得到舵机电动加载系统的加载力输出控制信号，使舵机(5)根据控制信号进行相应运动。