基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法。所建立的置信规则库，能够描述闭环控制系统偏差量和偏差量积分与控制量(输出量)之间存在的复杂非线性关系，其中置信规则的前项属性为输入量的参考值，后项为输出量的置信结构。对于被输入激活的规则，通过证据推理(ER)算法将被激活规则后项中的置信结构进行融合，从融合结果中推理出控制量估计值。给出非线性优化学习模型，解决专家给定的BRB初始参数不精确的问题。训练后BRB输出的控制量估计值，可以作为被控对象的输入，产生控制作用。
【专利说明】
基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种基于信度规则库推理的他励直流电动机智能控制方法，属于智能 控制领域。
【背景技术】
[0002] 在工业控制中，PID控制是应用最为广泛的一种控制规律，它具有结构简单、可靠 性高和控制器参数易于调节等优点。但是，它是一种线性控制器，适用的被控对象是用传递 函数描述的线性系统或近似线性系统。随着工业系统的结构与功能日益复杂，其中的被控 对象的系统参数通常是随时间变化的、且运种变化有时是不确定的，运样就难W用准确的 数学模型对其进行建模。在运种情况下，就必须通过有经验的工程师或是专家实时调整比 例、积分和微分项的相关变量，W便取得较好控制效果。此时，偏差量、偏差量积分和偏差量 微分与PID控制器输出的控制量之间就构成了非线性的映射关系，当系统参数的不确定性 变化越频繁，则运种映射关系的非线性程度就越高。若能够基于运些专家经验和控制数据， 建模运种复杂的非线性关系，从而设计出可W在计算机上运行的算法，则能大大提高控制 效率，提升控制系统的智能化水平。
【发明内容】
[0003] 本发明针对被控对象系统参数不确定性变化的情况，设计一种基于置信规则库 (BRB)的他励直流电动机控制器。所建立的置信规则库，能够描述闭环控制系统偏差量和偏 差量积分与控制量(输出量)之间存在的复杂非线性关系，其中置信规则的前项属性为输入 量的参考值，后项为输出量的置信结构。对于被输入激活的规则，通过证据推理巧R)算法将 被激活规则后项中的置信结构进行融合，从融合结果中推理出控制量估计值。同时给出非 线性优化学习模型，解决专家给定的BRB初始参数不精确的问题。训练后BRB输出的控制量 估计值，可W作为被控对象的输入，产生控制作用。
[0004] 本发明提出一种基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法，该方法包 括W下各步骤：
[0005] 步骤（1)确定他励直流电动机传递函数，当被控对象输入为电枢电压Uc (单位： V)，输出为电动机的转速y(单位:r/min)，在不加负载的情况下，被控对象的传递函数为：
[0006]
(1)
[0007]上式中传递函数增益系数Ku = l/Ce，Ce(单位:V · s/rad)是电动机的电势常数，Ce e [ 0，1 ]，电动机的电磁时间常数Ta(单位:秒S)为：
[000引
巧
[0009] 运里La(单位:H)和Ra(单位：Ω)分别为电枢回路电感和电阻，Lae[0，l]，Rae[0, 10]，电机时间常数Tm(单位:s)为：
[0010]
(3)
[00川运里J(单化N · m · s2)为转动部分折算到电机轴上的总转动惯量，JE [0，U，Cm (单位:N'm/A)是转矩常数，且Cm=(30A)Ce;
[0012] 步骤(2)确定变参数情况下他励直流电动机闭环控制系统的控制样本数据集S = {(6。，61。，帖）|口=1，2，。，，4加111}，其中，5中的每一个元素是一个；维向量(6。，61。，帖）心和 eiP分别表示闭环控制系统的偏差量和偏差量积分(输入量），化P表示控制量，ANum表示采集 总样本个数，l〇〇<ANum<+〇〇,样本数据集可W通过W下两种方式采集：
[0013] 方式一:搭建基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系统，在电机运行的第1-4 个月，20°C-25°C溫度范围下，随机采集Numi个数据;在第5-8个月，80°C-10(rC溫度范围下， 随机采集Nuim个数据；在第9-12个月，-10°C-(rC溫度范围下，随机采集Nuim个数据，其中 Numi、Num2和Num3都属于[100，+ -];此Ξ组不同溫度下样本数据总和组成集合S;当运些样 本中的化P作用于被控对象后，产生的输出要满足W下控制系统的稳态和动态性能指标取 值:心￡[0,0.1]，13￡[0,0.15]和耐￡[0%，2%]，其中上升时间心是指响应曲线从稳态值 的10%上升到90%所需的时间，调节时间ts是指在响应曲线的稳态线上，用稳态值的百分 数(运里取2%)作一个允许误差范围，响应曲线达到并永远保持在运一允许误差范围内所 需时间，Op是指最大超调量，其计算公式为：
[0014]
(4)
[0015] 式中C(tp)为阶跃响应的最大值，C ()为系统响应的稳态值；
[0016] 方式二:利用Simulink仿真搭建基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系统， 对被控对象传递函数中的电磁时间常数Ta和电势常数Ce施加扰动，模拟Ta和Ce的不确定性 变化，两参数施加扰动后变为Ta( l+〇ai)和Ce( l + 〇ei)，其中，Oai和Oei分别是Ta和Ce的扰动量， 〇31￡[-5%，5%巧0061￡[-5%，5%]，1 = 1，2，...，111，表示第1次扰动，共计扰动了111次，0<111< 100，第i次扰动下对应的被控对象传递函数为：
[0017]
[0018] 式中31表示圆周率，取值保留四位有效数字；
[0019] 在每种扰动情况下，获得Num个样本，100《Num《500,此时得到样本总数ANum=m XNum;同样当运些样本中的化P作用于被控对象后，产生的输出要满足W下控制系统的稳态 和动态性能指标取值:tre [0,0.1]，tse [0,0.15]和Ope [0% ,2%];
[0020] 步骤(3)建立置信规则库(BRB)，它能够描述闭环控制系统偏差量e和偏差量积分 ei(输入量)与控制量Uc(输出量)之间存在的复杂非线性关系，令60,1 = 6,60,2 = 61，该81^由 如下形式的信度规则组成：
[0021]
[00剖式(6)中，令为规则化中前项属性e0,i的参考值，且有4' e谷= Κ,，4.2，···，Λ,",Κ9ι 为省的取值集合空间，其中的元素满足4。，<···<4,巧，4。,,表示采集到样本 集S中前向属性e0,i最小值，表示采集到样本集S中前向属性e0,i最大值，ΠΗ表示参考值取 值的个数从集合化，Q2中分别抽取虹和m2元素作为eo,i，eo,2参考值，共计可W产生L = mi X m2条规则，L> 1，k = 1，2，3…，L为规则的编号；
[002引 Rk的规则权重为9k，满足0《0k《1，4 = 1，2^。山系统的偏差量0和偏差量积分61 作为规则化的前项属性，它们相应的属性权重分别为δι，δ2，并有1，i = 1，2;
[0024] 式（6)中，Rk后项属性分别为Dl，D2，···，DN，并有Lu《Dl<D2<…<DN《Ru，Lu表示采 集到样本集S中Uc最小值，馬。，未示采集到样本集S中化最大值，N表示后项属性参考值个数，N >2;01,k,02,k,…，0N,k分别为〇1,〇2,…，Dn的信度值，并有〇《0a,k《l :
曰^ {1,2…， N};
[00剧步骤(4)将S中某个样本中的eP，eiP作为规则输入变量e，ei的取值，带入至化RB的每 一条规则化中，得到输出结果为：
[0026]
巧
[0027] 运里，么是激活权重与后项初始置信度经信度融合后得到的信度值，计算公式为：
[0031]式(8)与式(9)中，wk为第k个输入ek，eik的第k条规则的激活权重，运里：
[00创
（峭
[0033] 其中，Wke[0，i];是为相对属性权重，表达式为：
[0034]
(11)
[00对式(10)中，如为第k条规则中第i个输入e0,i与相应参考值Ek,i的匹配度;运里Ek,iE Ai，Ai= {Ai,j I j = 1，2，. . .，Ji巧PAi,^Ai,2<...<Ai,ji，《f的计算公式如下：
[0036]
[0037] 由式(7)最后算出控制量估计值为：
[00；3 引
（15)
[0039] 步骤(5)建立BRB的优化模型，将S中的eP，eiP，UcP样本作为训练样本，其中eP，eiP作 为步骤(4)中所构建BRB的输入，产生控制量估计值氏,,,，V表示BRB模型构成的参数向量V = (&,k，ek，Si)，k=l，2，.··，L，a=l，2，.··，N，i = l，2,则可W定义目标函数为：
[0040]
(1:4)
[0041 ] 式中，Q = ANum为步骤(2)中采集样本个数，Uc,m=UcP，m = p = l ,2,…,ANum;基于训 练样本的优化过程，就是要通过调整BRB参数的取值，使得目标函数的值达到极小，由此可 得模型的最优参数值；优化可通过Matlab中的非线性优化函数Fmincon实现；在式（15)- (18)给出的约束条件下，找到ξ(ν)取最小值时，V中指标参数的最优值；
[0042] O《0a'k《l (15)
[0043]
(16)
[0044] 0《白(17)
[0045] (18)
[0046] 具有最优指标参数取值的规则库为优化后的信度规则库；
[0047] 有益效果:利用置信规则库(BRB)描述闭环控制系统偏差量和偏差量积分与控制 量(输出量)之间存在的复杂非线性关系，给出非线性优化学习模型，解决专家给定的BRB初 始参数不精确的问题。训练后BRB输出的控制量估计值，可W作为被控对象的输入，产生控 制作用。
【附图说明】
[004引图1是PI闭环控制系统。
[0049] 图2是置信规则库控制器设计流程图。
[0050] 图3是服B闭环控制系统模型结构框图。
【具体实施方式】
[0051] 本发明提出一种基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法，其特征在 于该方法包括W下各步骤：
[0052] 1.确定他励直流电动机传递函数
[0053] 当被控对象输入为电枢电压化(单位:V)，输出为电动机的转速y(单位:r/min)，在 不加负载的情况下，被控对象的传递函数为：
[0054]
(1)
[0化5] 上式中传递函数增益系数Ku = l/Ce，Ce(单位:V · s/rad)是电动机的电势常数，Ce e [ 0，1 ]电动机的电磁时间常数Ta(单位:秒S)为：
[0056]
(2)
[0化7] 运里La(单位:H)和Ra(单位：Ω)分别为电枢回路电感和电阻，Lae[0，l]，Rae[0, 10]，电机时间常数Tm(单位:S)为：
[005引
彷
[0059] 运里J(单位:N.m. S2)为转动部分折算到电机轴上的总转动惯量，je[0，l]，Cm (单位:N . m/A)是转矩常数，且Cm=(3〇A)Ce。
[0060] 为便于理解，运里举例说明，假设已知他励直流电动机初始额定电枢电压Ch = 220V，额定电枢电流Ih = 55A，额定转速nH=1000r/min，电枢电阻为Κ = 2(Ω)，转动惯量J = 0.5N · m · s2,电磁时间常数Ta = 0.017s和电势常数Ce = 0.192V · s/rad，由式（2)得Tm = 0.04733，又1(。=1/^ = 5.2083，带入式（1)可得他励直流电机传递函数6(5)=5.2083/ (0.000 8041s'2+0.0473s+l)〇
[0061] 2.确定变参数情况下他励直流电动机闭环控制系统的控制样本数据集S={(eP, θΛ化P) |p=l，2，···，ANum}，其中，S中的每一个元素是一个；维向量(eP，eiP,化P)，eP和eiP分 别表示闭环控制系统的偏差量和偏差量积分(输入量），化P表示控制量，ANum表示采集总样 本个数，100<ANum<+ -，样本数据集可W通过W下两种方式采集：
[0062] 方式一:搭建基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系统，在电机运行的第1-4 个月，20°C-25°C溫度范围下，随机采集Numi个数据;在第5-8个月，80°C-10(rC溫度范围下， 随机采集Nuim个数据；在第9-12个月，-10°C-(rC溫度范围下，随机采集Nuim个数据，其中 Numie [100,+00]、Num2e [100,+°°]和Numse [100,+°°];此Ξ组不同溫度下样本数据总和 组成集合S。当运些样本中的化P作用于被控对象后，产生的输出要满足W下控制系统的稳态 和动态性能指标取值：心￡[0,0.1]，*3￡[0,0.15]和叫￡[0%，2%]，其中上升时间心是指 响应曲线从稳态值的10%上升到90%所需的时间，调节时间ts是指在响应曲线的稳态线 上，用稳态值的百分数(运里取2%)作一个允许误差范围，响应曲线达到并永远保持在运一 允许误差范围内所需时间，Op是指最大超调量，其计算公式为：
[0063]
(4)
[0064] 式中C (tp)为阶跃响应的最大值，C (-0为系统响应的稳态值。
[0065] 方式二:利用Simulink仿真搭建基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系统， 对被控对象传递函数中的电磁时间常数Ta和电势常数Ce施加扰动，模拟Ta和Ce的不确定性 变化，两参数施加扰动后变为Ta( l+〇ai)和Ce( l + 〇ei)，其中，〇ai和〇ei分别是Ta和Ce的扰动量， 〇31￡[-5%，5%巧帖1￡[-5%，5%]，1 = 1，2^''，111，表示第1次扰动，共计扰动了111次，0<111< 100，第i次扰动下对应的被控对象传递函数为：
[0066]
[0067]式中31表示圆周率，取值保留四位有效数字。
[006引在每种扰动情况下，获得Num个样本，100《Num《500，此时得到样本总数ANum=m XNum。同样当运些样本中的化P作用于被控对象后，产生的输出要满足W下控制系统的稳态 和动态性能指标取值:tre [0,0.1]，tse [0,0.15]和Ope [0% ,2%]。
[0069]为便于理解，运里举例说明，在电机参数不变情况下，传递函数还是W上文中给出 的Gi(S) = 5.2083/(0.000 8041s~2+0.0473s+l)为例。但是由于他励直流电动机电枢电阻 和电感存在容差，并且长时间运行会引起电机自身溫度变化，W及电机负载变化引起的转 动惯量的变化，运些因素都会导致电机中的电磁时间常数Ta和电势常数Ce会随时间发生不 确定性变化。此例给出Ta和Ce分别在Oai e [-5%，5% ]和Oei e [-5%，5% ]范围内随机变化 时，假设它随机变化值分别为〇3 =巧％，〇6 =巧％它的传递函数G2(S)=4.96/(0.000 7665s '化0.04294S+1)。
[0070] 将正常情况下传递函数Gi(S)和参数加扰动后传递函数G2(S)分别放入图1被控对 象中，调节Κρ和Κι使得产生的输出要满足W下控制系统的稳态和动态性能指标取值:tre [0,0.1]山￡[0,0.1引和耐￡[0%，2%];每种情况下，获得伽111=117个样本，此时得到样本 总数ANum=mXNum = 2 X 117 = 234。部分样本如表1所示。
[0071] 表1部分采集样本
[0072]
[0073] 如图3所示，3.建立置信规则库(BRB)
[0074] 能够描述闭环控制系统偏差量e和偏差量积分ei(输入量)与控制量化(输出量)之 间存在的复杂非线性关系，令eo,i = e，e日,2 = 61，该服B由如下形式的信度规则组成：
[00 对 Rk^[<e0,i=/4f >且<60.；!=聲 >]，则 [化l，01,k)，（02,防,k),…，（DN,0N,k) ] (6)
[0076] 式(6)中，if为规则化中前项属性e〇,i的参考值，且有斗-e谷= ?4.ι，4.;，···>4,，,,Γ，Α 为冷的取值集合空间，其中的元素满足五4·,^ < 4.2 <…< 4,。:, ^ A。/，表示采集到样本 集S中前向属性e〇,i最小值，馬W表示采集到样本集S中前向属性e〇,i最大值，m康示参考值取 值的个数ΠΗ>1;从集合化，Q2中分别抽取虹和m2元素作为eo,i，eo,2参考值，共计可W产生L = mi X m2条规则，L> 1，k = 1，2，3…，L为规则的编号；
[0077] 并有瓜的规则权重为目1<，满足0《目1<《1，4=1，2^。山系统的偏差量6和偏差量积 分ei作为规则化的前项属性，它们相应的属性权重分别为δι，δ2，并有0《1，i = 1，2;
[007引式(6)中，Rk后项属性分别为Dl，D2，...，DN，并有Lu《Dl<D2<…<DN《Ru，Lu表示采 集到样本集S中化最小值，表示采集到样本集S中化最大值，N表示后项属性参考值个数，N >2 ;0i,k,02,k,…，0N,k分别为Di ,02,…，Dn的信度值，并有0《0a,k《1aG {1,2…， N};
[0079] 为便于理解，还W上文中给出为例，举例说明如何建立初始置信规则库，由步骤 (2)确定变参数情况下他励直流电动机闭环控制系统的控制样本数据集S={(eP，eiP，化P) Ip =1，2，…，234}，对所获输入样本S的分析可W确定中每个分量的变化范围，输入-0.1888《 0《1〇,〇《61《〇.6255;输出为74《化《2〇4.1426。将偏差量设置1111 = 6个参考点，偏差量积 分设置m2 = 7个参考点;输出控制量设置4个参考点，具体设置输入变量e、ei和输出变量化的 参考值(语义值)如表2所示。
[0080] 表2输入(e，ei)与输出Uc语义值与参考值
[0081]
[0082] W上的语义值中P、N、UM和S分别代表"正"、"负"、"大"、"中"和"小"。
[0083] 进而，可W给出BRB系统中的置信规则为：
[0084]
[0085] 其中，Ek, i e Ai，则共计可W生成L=mi X m2 = 42条规则，表3中给出了全部规则，其 中的信度赋值故，功初始值，9k，δι，i = 1，2初值均取1。
[0086] 表3置信规则库的全部规则
[0087]
[008引
[0089]
[0090] 4.将S中某个样本中的eP，eiP作为规则输入变量e，ei的取值，带入到BRB的每一条 规则化中，经推理得到输出结果为：
[0091]
(7)
[0092] 运里，么是激活权重与后项初始置信度经信度融合后得到的信度值，计算公式为：
[0100] 式（10)中，如为第k条规则中第i个输入eo, 1与相应参考值Em的匹配度;运里Em E Ai，Ai={Ai,j| j = l，2，...，Ji}和 Ai,i<Ai,2<…<Ai,ji，af 的计算公式如下：
[0101]
[0102] 由式(7)最后算出控制量估计值为：
[0103]
(13)
[0104] 为便于理解，还W上文中给出为例，假设初始BRB的输入为表1第2个样本，即当S = (e，ei) = (9.9792,0.0300)时，偏差量ee [7,10] = [PM2,化]，偏差量积分eie [0,0.1860] = [Z，PSi]可知由式（12)可知激活了初始BRB四条规则分别是表3第29条规则PM2AND Z、第30条 规则PM2AND PSi、第36条规则化AND Z和第37条规则化AND PSi。由式（10)可得规则权重分 别为巧29 = 0.0058，職=0.0011，職=0.8331，巧37 = 0.1600，直观上可知样本点最接近第36规 贝1J，所W第36条激活的权重最大。再由式（8)-(9)的到ER推理后的输出信度结构：βι = 0.9633,02 = 0.0349，03 = 0.0019，β4 = 0。最后由式（14)可得控制量的估计值： (},.=[), ΧΑ+ D]XA+ D.;X/毛+ &ΧΑ=^.8207, 〇1了〇尸|斬-(心1;=化引-巧【.按上述步骤计算 整体误差 Erroi.= i /234*(-(7/)2= i 0.9977，/尸 1，2,3 ...，234.
[010引5.建立服Β的优化模型，将S中的eP，eiP，貼样本作为训练样本，其中eP，eiP作为步骤 (4)中所构建BRB的输入，产生控制量估计值玲,c，V表示BRB模型构成的参数向量V=(i3a,k, 白k，Si) ,k=l，2，...，L，a=l，2，...，N，i = l，2,则可W定义目标函数为：
[0106]
(14)
[0107] 式中，Q = ANum为步骤(2)中采集样本个数，Uc,m=UcP，m = p = l ,2,…,ANum;基于训 练样本的优化过程，就是要通过调整BRB参数的取值，使得目标函数的值达到极小，由此可 得模型的最优参数值；优化可通过Matlab中的非线性优化函数Fmincon实现；在式（15)- (18)给出的约束条件下，找到ξ(ν)取最小值时，V中指标参数的最优值；
[010 引 0《0a'k《l (15)
[0109]
(1巧
[0110] 0《白k《l (17)
[0111] (18)
[0112]具有最优指标参数取值的规则库为优化后的信度规则库；
[011引为便于理解，还^上文中给出为例，用化,。=邮>=1，2^-，4加111表示第111个训练 样本输入相对应的实际输出；iL,=馬,表示第m个输入训练样本进行BRB模型推理的控制量 估计值，目标函数为式（14)，约束条件为（15)-( 18)。通过Matlab中的非线性优化函数 Fmincon实现得到表4优化后置信规则库，优化后的属性权重δι = 1，δ2 = 0.8143。
[0114]表4优化后置信规则库
[0115]
[0116]
[0117]
[0118] W下结合附图，详细介绍本发明方法的实施例：
[0119] 本发明方法的流程图如图2所示，核屯、部分是:利用置信规则库(BRB)描述闭环控 审IJ系统偏差量和偏差量积分与控制量(输出量)之间存在的复杂非线性关系，给出非线性优 化学习模型，解决专家给定的服B初始参数不精确的问题。训练后服B输出的控制量估计值， 可W作为被控对象的输入，产生控制作用。
[0120] W下结合模型他励直流电机为例。详细介绍本发明方法的各个步骤，并通过实验 结果验证置信规则库(BRB)控制器相比传统PID控制器优越性。
[0121] 1.确定他励直流电动机传递函数
[0122] 已知他励直流电动机初始额定电枢电压姑= 220V，额定电枢电流Ih = 55A，额定转 速ΠΗ = lOOOr/min，电枢电阻为R = 2( Ω )，转动惯量J = 〇 . 5N · m · s2，电磁时间常数Ta = 0.017s和电势常数Ce = 0.192V · s/rad当被控对象输入为电枢电压Uc (单位:V)，输出为电动 机的转速y(单位:r/min)，在不加负载的情况下，被控对象的传递函数为：
[0123]
[0124] 2.利用Simulink仿真搭建图1所示基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系 统，对被控对象传递函数中的电磁时间常数Ta和电势常数Ce施加扰动，模拟Ta和Ce的不确定 性变化，两参数施加扰动后变为Ta(l+〇ai)和Ce(l + 〇ei)，其中，〇ai和〇ei分别是Ta和Ce的扰动 量，Oai E [-5 %，5%巧帖i E [-5 %，5 % ]，共计扰动了9次对应的被控对象传递函数如表5所 /J、- 〇
[0125] 表5参数不确定变化的他激直流电动机传递函数
[0126]
[0127]
[0128] 将表5中9组传递函数(包括正常和加扰动)分别放入图1被控对象中，调节Κρ和Κι使 得产生的输出要满足W下控制系统的稳态和动态性能指标取值：tre [0,0.1]，tse[0, 0.15]和Op e [ο，2 % ];每种情况下，获得Num= 117个样本，此时得到样本总数ANum=m X Num =9 X 117 = 1053。部分样本如表6所示。
[0129]表6(a)部分1-234采集样本
[0136] 表6(d)部分703-936采集样本
[0137]
[0138] 表6(e)部分937-1053采集样本
[0139]
[0140]
[0141] 3.建立置信规则库(BRB)
[0142] 由步骤(2)确定变参数情况下他励直流电动机闭环控制系统的控制样本数据集S ={(69,619，此^)|口=1，2，一，1053}，对所获输入样本的分析5可^确定中每个分量的变化范 围，输入-〇.192〇《0《1〇,〇《61《〇.6728;输出为74《化《2〇4.1426。将偏差量设置虹=8个 参考点，偏差量积分设置m2 = 9个参考点;输出控制量设置5个参考点，具体设置输入变量e、 ei和输出变量Uc的参考值(语义值)如表7所示。
[0143]表7输入(e,ei)与输出Uc语义值与参考值
[0144]
[0145] W上的语义值中P、N、UM和S分别代表"正"、"负"、"大"、"中"和"小"。
[0146] 进而，可W给出BRB系统中的置信规则为：
[0147]
[014引其中，Ek,ieAi，则共计可W生成L=miXm2 = 72条规则，表8中给出了全部规则，其 中的信度赋值故，功初始值，9k，δι，i = 1，2初值均取1。
[0149] 表8置信规则库的全部规则
[0150]
[0151
[0152]
[0153]
[0154]
[01对 4.将S中各个样本中的eP，eiP作为规则输入变量e，ei的取值，带入到BRB的每一条 规则化中，经推理得到控制量估计输出结果如表9所示。
[0156] 表9(a)由邸推理得到1-468部分控制量估计值
[0157]
[0158]
[0159]
[0163] 5.建立BRB的优化模型
[0164] 由式（1 4 )计算控制量观测值与估计值均方误差：
此时控制量作用于被控对 象不能满足控制效果。因此利用步骤(5)非线性优化模型优化BRB参数，使得目标函数的值 达到极小，由此可得模型的最优参数值。优化可通过Matlab中的非线性优化函数Fmincon实 现，得到表10优化后置信规则库，优化后的属性权重δι=1，δ2 = 0.7719。
[016日]表10优化后置信规则库
[0166]
[0167]
[016 引
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【主权项】
1.基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法，其特征在于，该方法包括以 下各步骤： 步骤（1)确定他励直流电动机传递函数，当被控对象输入为电枢电压uc，输出为电动机 的转速y，在不加负载的情况下，被控对象的传递函数为：上式中传递函数增益系数A是电动机的电势常数，电动机的电磁时间常数Ta为：这里L4PRa*别为电枢回路电感和电阻，Lae [〇，1 ]，Rae [〇，1 〇]，电机时间常数!"为：这里J为转动部分折算到电机轴上的总转动惯量，Cm是转矩常数，且Cm= (30 Λ) Ce; 步骤(2)确定变参数情况下他励直流电动机闭环控制系统的控制样本数据集S={(ep， eip，UcP) | p = 1，2，…，ANum}，其中，S中的每一个兀素是一个三维向量(61)，611)，1](； [5)，61)和611)分 别表不闭环控制系统的偏差量和偏差量积分，1^表不控制量，ANum表不米集总样本个数， 100<ANum<+°°； 步骤(3)建立置信规则库BRB，它能够描述闭环控制系统偏差量e和偏差量积分ei与控制 量UC之间存在的复杂非线性关系，令60,1 = 6,60,2 = 61，该81^由如下形式的信度规则组成： Rk:若[<eai =4*>且<=增 >]，则[(Di，βι,k)，（D2，β2,k)，…，（DN，βΝ,k) ] (6) 式(6)中，<为规则Rk中前项属性eo, i的参考值，且有e = …，七」，Qi为< 的取值集合空间，其中的元素满足\., <為.2 <一<為，表示采集到样本集S 中前向属性最小值，式^，表示采集到样本集S中前向属性eM最大值，nu表示参考值取值 的个数nu>l;从集合Qi，Q2中分别抽取nu和肥元素作为θ(Μ，θ(),2参考值，共计可以产生L=nu X m2条规则，L多1，k = 1，2，3· · ·，L为规则的编号； Rk的规则权重为9k，满足(X 1，1?=1，2，···，?，系统的偏差量e和偏差量积分ei作为规 则Rk的前项属性，它们相应的属性权重分别为3:，δ2，并有1，i = 1，2; 式(6)中，Rk后项属性分别为01，02，"_，0〃，并有1^彡01<0 2<~<0<1^儿11表示采集到样 本集3中此最小值，式。，表示采集到样本集S中此最大值，N表示后项属性参考值个数，N多2; Pl,k，&,k，…，0N,k 分别为 Di，D2，···，Dn 的信度值，并有 0<K1，步骤(4)将S中某个样本中的ep，eip作为规则输入变量 e，ei的取值，带入到BRB的每一条 规则Rk中，得到输出结果为： 0?/ = j(Z)〇,/j(, ),α= 1,2, ··-,￥] (?) 这里，氣是激活权重与给定初始置信度经信度融合后得到的信度值，计算公式为：式(8)与式(9)中，Wk为第k个输入ek，eik的第k条规则的激活权重，这里：其中，Wke [〇，1 ];在为相对属性权重，表达式为：式(10)中，af为第k条规则中第i个输入eM与相应参考值Εμ的匹配度;这里 = {Ai,j| j = l，2,. . .，Ji}和△1,1^,2〈"<厶^〇^的计算公式如下：由式(7)最后算出控制量估计值为： (丨 3) 步骤(5)建立BRB的优化模型，将S中的ep，eip，UcP样本作为训练样本，其中e p，eip作为步 骤(4)中所构建BRB的输入，产生控制量估计值sV表示BRB模型构成的参数向量V = (k， QkA)，k=l，2，···，L，a=l，2，···，N，i = l，2,则可以定义目标函数为：式中，Q = ANum为步骤(2)中采集样本个数，Uc,m = U(；p，m = p = l，2，···，ANum;基于训练样 本的优化过程，就是要通过调整BRB参数的取值，使得目标函数的值达到极小，由此可得模 型的最优参数值;优化可通过Mat lab中的非线性优化函数Fmincon实现;在式（15)-(18)给 出的约束条件下，找到ξ (V)取最小值时，V中指标参数的最优值；Ο^δ?^Ι (18) 具有最优指标参数取值的规则库为优化后的信度规则库。2. 根据权利要求1所述的基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法，其特 征在于，所述的样本数据集采集为： 搭建基于ΡΙ控制器的他励直流电动机闭环控制系统，在电机运行的第1-4个月，20°C-25°C温度范围下，随机采集Nunu个数据；在第5-8个月，80°C_100°C温度范围下，随机采集 Num2个数据;在第9-12个月，-10 °C-0 °C温度范围下，随机采集Num3个数据，其中Nunu、Num2和 Num3都属于[100，+ m];此三组不同温度下样本数据总和组成集合S;当这些样本中的1^作 用于被控对象后，产生的输出要满足以下控制系统的稳态和动态性能指标取值：t re[〇， 0.1]，^^[0,0.15]和〇1)￡[0%，2%]，其中上升时间一是指响应曲线从稳态值的10%上升 到90%所需的时间，调节时间t s是指在响应曲线的稳态线上，用稳态值的百分数(这里取 2% )作一个允许误差范围，响应曲线达到并永远保持在这一允许误差范围内所需时间，σρ 是指最大超调量，其计算公式为：式中c (tP)为阶跃响应的最大值，c (〇〇)为系统响应的稳态值。3. 根据权利要求1所述的基于信度规则库推理的他励直流电动机转速控制方法，其特 征在于，所述的样本数据集采集为： 利用Simulink仿真搭建基于PI控制器的他励直流电动机闭环控制系统，对被控对象传 递函数中的电磁时间常数Ta和电势常数G施加扰动，模拟TjPCe的不确定性变化，两参数施 加扰动后变为T a(l+〇ai)和Ce(l+〇ei)，其中，〇ai和 〇ei分别是T4PCe的扰动量，〇aie [-5%，5% ] 和〇ei e [-5 %，5 % ]，i = 1，2，…，m，表示第i次扰动，共计扰动了m次，0〈m〈 100，第i次扰动下 对应的被控对象传递函数为： Gi.v> = 30(^(1 + σ,,))/ (Τ:,σ",. + 7乂 （5) 式中π表示圆周率，取值保留四位有效数字； 在每种扰动情况下，获得Num个样本，100彡Num彡500,此时得到样本总数ANum = mX Num;同样当这些样本中的Ucp作用于被控对象后，产生的输出要满足以下控制系统的稳态和 动态性能指标取值:t re [〇,〇.i]，tse [〇,〇.15]和〇pe[〇% ,2%]。
【文档编号】H02P7/00GK106059412SQ201610321324
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月12日
【发明人】徐晓滨, 李世宝, 郑进, 马雪, 李正辉, 张明
【申请人】杭州电子科技大学