[发明专利]基于神经网络二维伺服阀步进式电-机械转换器的控制方法

权利要求书

1.一种基于神经网络二维伺服阀步进式电-机械转换器的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：

(1)、采集输入信号θ_i(t)和转子实际角位移信号θ(t)，计算偏差信号e；

(2)、构建单神经元PID控制器，单神经元PID控制器是将PID控制规律融入神经网络的一种新型控制器，通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能，控制器的输出u(k)的表达式为：

式中：x_i(k)—控制器输入信号，w'_i(k)—权值系数，K—比例系数，k—采样序号，x_i(k)的表达式为：

权值系数w'_i(k)的调整是按有监督的Hebb学习规则实现的，其表达式为：

式中：η_P、η_I、η_D—学习速率；

比例系数K是按一种非线性的变速控制进行调节，K值根据输入误差的绝对值自动调整，其表达式为：

式中：K_b,K_a—比例系数的上下限，n_b,n_a—比例系数上下限对应的偏差值，比例系数的上下限和偏差值的上下限根据设计空间搜索方法确定，其步骤为：

首先，选取角度幅值的1/2作为n_b的初始值，选取角度幅值的1/10作为n_a的初始值，并固该组初始值，调节K_a,K_b，确定稳态误差与K_a,K_b的关系，确定K_a,K_b的最优解；

然后，固定上步中的K_a,K_b的值不变，调节n_a,n_b，得到稳态误差与n_a,n_b的关系，确定n_a,n_b的最优解，最终确定该表达式的最优参数。

(3)、根据所述偏差信号和单神经元PID控制器得到输出信号u(t)，输出信号u(t)加前馈补偿θ_i(t)，得到理论磁场角位移信号θ_m(t)，并对理论磁场角位移信号θ_m(t)加以限制以保证失调角在半个齿距角范围内，其表达式为：

|θ_m(t)-N_rθ(t)|＜π (6)

式中：N_r—步进电动机齿数；

(4)、根据理论磁场角位移信号θ_m(t)进行电流分解，得到相应绕组所需的理论控制电流；

(5)、采集各相绕组实际电流，根据所述理论控制电流和实际电流，计算各个绕组的电流偏差信号；

(6)、根据所述电流偏差信号和单神经元PID控制器，输出各相绕组的PWM信号，PWM信号控制电机驱动电路，产生相应的电流信号，变化的电流信号形成旋转磁场，从而控制电机转子的转动。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络二维伺服阀步进式电-机械转换器的控制方法，其特征在于：所述步进电机为两相混合式步进电机，两相电流的相位差为90°，电流分解的表达式为：

式中，i_a(t)、i_b(t)—两相理论控制电流；

I_m—步进电动机绕组电流幅值。