電液位" title="液位">液位置伺服控制系統的典型特征是非線性、不確定性、時變性、外界干擾和交叉耦合干擾等，系統精確的數學模型不易建立。因此，對電液系統的控制一直是一個復雜控制系統問題。

　　常規PID控制器具有結構簡單、參數意義明確、控制的動態和靜態特性優良等特點。人工神經網絡(NNC)具有信息綜合、學習記憶和自適應能力、逼近任意非線性函數的能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，但也存在局部最小點，不易達到最優控制。

　　將NNC與PID控制相結合組成智能控制器可以取得更好的控制效果，這里提出采用DSP實現NNC-PID控制器對電液位置系統進行智能控制，滿足電液位置伺服對控制系統響應快和高精度的要求。

　　1 電液位置伺服系統構成

　　以噴漆機械手第一關節為對象，構造了研究實驗裝置，如圖1所示。其中反饋器件采用精密導電塑料電位計。整個控制系統以DSP為核心、由噴漆機械手第一關節、位置傳感器、12位A/D" title="A/D">A/D轉換器和D/A" title="D/A">D/A轉換器、信號調理電路和輸出放大驅動電路以及上位機PC等組成，實現定位和伺服跟蹤控制。

　　2 控制系統硬件設計

　　TMS320F2812是TI公司推出的2000系列的數字信號處理(DSP)，主要應用在控制領域。頻率達150 MHz，定點32位的CPU，可運行16×16和32×32的運算。片上高達128 KB的程序存儲器，128 KB的ROM和18 KB的SARAM，外部接口16位數據線和19位地址線，可外擴l MB的ROM。此外還集成有16通道的12位的A/D轉換器，最小化周期80 ns，以及56個可單獨編程的通用I/0(GPIO)引腳。高速的數字信號處理能力及豐富的外擴資源使TMS320F2812適合應用在要求較高的控制系統。

　　2.1 控制系統總體結構

　　控制系統采用了PC+DSP的控制方案，系統總體結構如圖2所示。其中PC機主要用來顯示控制界面，調節各控制參數，實時顯示各相關信號。而DSP則完成低層的控制功能，通過A/D轉換器采集各路信號，經過一定的算法處理后，由D/A口輸出，以及通過I/0口、光電隔離驅動放大電路來控制各電磁閥的開關。同時通過通信，向PC機發送采集來的信號，并接收PC機的起動、停止等指令以及各控制參數。

　　2.2 A/D轉換電路

　　TMS320F2812的A/D轉換器模塊時鐘可達25 MHz，轉化精度為12位，可采集16個通道，0～3 V的電壓模擬信號。多種觸發方式：軟件觸發(DOC)、事件管理器A(EVA)、事件管理器B(EVB)。其轉化數據與輸入電壓的關系為：數字量=4 095x(V輸入-VADCLO)/3，其中VADCLO為各通道的基準電壓。

　　在PCB布線時，信號引入端到TMS320F2812引腳的距離要盡量的短，同時各通道遠離數字信號，并且大面積鋪地。A/D轉換器電路模塊中J3接傳感器，J19可接示波器等，可供其他儀器采集數據。

　　2.3 I/O及驅動設計

　　I/0板主要用來驅動各電磁閥，驅動電流可達數安培，電磁噪聲較大，各繼電器的開關會產生較強電磁干擾，開關的電流沖擊及電壓峰值較大，這會影響DSP的運行。因此與DSP主板分開布線制板。I/O板設計中采用74LS244作為驅動元件，TLP521作為光電隔離和繼電器來驅動外負載。在PCB布線時，有大電流通過的導線適當加粗，該板可驅動8路(可擴展至16路)的電磁閥。

　　2.4 通信電路

　　USB通信電路設計中采用的ISPl581是Philips公司的通用串行總線接口器件，它完全符合USB2.0規范。支持USB2.0的自檢工作模式和USBl.1的返回工作模式，直接與ATA/ATAPI外設相連，集成8 K字節的多結構FIF0存儲器;高速的DMA接口：7個0UT端點和一個固定的控制IN/OUT端點。通過一個高速的通用并行接口，ISPl581為基于微控制器/微處理器的系統提供了高速的USB通信能力。使用已有的結構和參考的固件，不僅縮短了開發時間，還減少了開發風險和費用，是一種簡捷、經濟的USB外設解決方案。

　　將ISPl581映射到TMS320F2812的XINTF ZoneO空間，使用

作為ISPl581的片選信號，選用TMS320F2812的1個GPIO引腳作為復位ISPl581的信號，將讀寫控制" title="讀寫控制">讀寫控制信號直接相連，在對ISPl581操作中有重要作用的中斷信號接到DSP的XINTl，以便DSP能及時處理USB的通信中斷，由于ISPl581的存儲空間是8位組織的，而TMS320F2812的存儲空間是16位組織的，可將其數據線DO～D15直接相連，ISP1581的地址線A0接地，A1與DSP的A0相連，A2與DSP的A1相連，依次類推至A7與DSP的A6相連。ISP1581的工作模式選為通用處理器模式，即單獨的地址線AO～A 7，處理器和DMA共用數據線D0～D15，讀寫模式選為8051模式即讀寫控制為

。將MODEl引腳直接與+5 V連接，引腳ALE/AO接地。

　　2.5 外擴存儲器電路

　　TMS320F2812將外部的存儲空間映射為5個16位的區域，XINTF Zone0～XINTF Zone2、XINTF Zone 6和XINTF Zone7。其中XINTF ZoneO和XINTF Z0nel均為8 KB，并且共用片選信號

;XINTF Zone2為521 KB，片選信號

;XINTF Zone6為521 KB，XINTF Zone7為16 KB，共用片選信號

。存儲器電路使用XINTF Zone2和INTF Zone6的存儲空間，選用IS6lLV25616作為存儲器件。將TMS320F-2812和IS61LV25616的數據線D0～D16、地址線AO～A17、讀寫控制

直接連接，TMS320F2812的

、A18通過由邏輯門器件74AC04和74LVC32組成的譯碼電路后形成片選信號

，從而實現了對IS61LV25616的讀寫控制。

　　3 神經網絡NNC-PID控制器

　　神經網絡是一個高度非線性的超大規模連續時間動力系統，具有大規模并行分布處理、高度的魯棒性、自適應性和學習聯想等能力，它能很好地自適環境變化，自學習修改過程參數，這些特性為神經網絡應用到電液位置伺服系統控制中提供了巨大的潛力。

　　3.1 神經網絡PID控制系統結構

　　神經網絡PID控制系統結構如圖3(a)所示。從控制系統框圖中可以看出，神經網絡PID控制包括兩個控制子模塊：NNI為被控對象模型辨識器，NNC為神經網絡PID控制器。NNC-PID控制系統的工作原理是：首先獲取實際被控對象的輸入輸出樣本對，然后利用NNI對被控對象進行離線辨識，當辨識精度達到設定的要求時，通過實時調整NNC的權值" title="權值">權值系數，使系數具有自適應性，從而達到有效控制的目的。

　　3.2 神經網絡辨識器(被控對象模型辨識器NNI)

　　神經網絡辨識器NNI采用3層串并聯BP網絡實現，包括輸入層、隱層、輸出層，其結構如圖3(b)所示。網絡的輸入是被控對象的輸入/輸出序列[u(k)，y(k)]，網絡的輸出為教師信號

。

　　網絡隱層的輸入輸出為：

　　3.3 神經網絡NNC-PID控制器(單神經元自適應NNC-PID控制器)

　　由于被控對象模型不確定、不確知，并且存在著外界隨機擾動，為了達到較高的控制精度，在被控對象模型離線辨識的基礎上，采用單神經元自適應NNC-PID控制器結構，如圖4所示。

　　網絡的權值系數值V=[v1，v2，v3]，即表征PID控制器的3個系數KP，KI，KD。，網絡的輸入為X=[x1，x2，x3]，即表征3個輸入參數e(k)、△e(k)、△2e(k)，網絡的輸出為△u(k)。

　　有監督的Hebb學習規則，通過對權系數的調整來實現自適應、自組織功能，控制算法和學習算法如式(10)和式(11)所示。

　　根據有監督的Hebb學習規則，權系數按式(12)～式(14)規律調整如下：

　　式中，K為神經元比例系數，ηI、ηP、ηD分別為積分、比例、微分的學習速率。

　　4 系統軟件設計

　　系統的軟件設計主要分為兩部分，使用Labview編寫的PC機程序和用C語言編寫的DSP程序，其中PC機的程序用來顯示和處理DSP發送來的數據，并向DSP發送指令及調節參數。

　　DSP的系統軟件設計是在CCS2000的開發系統下采用C語言設計和編寫，采用自頂向下的設計思路，按功能劃分軟件模塊，系統軟件如圖5所示，主要由初始化模塊、故障診斷、USB通信模塊、機械手NNC控制學習模塊和機械手NNC-PID控制模塊等組成。

　　5 試驗結果

　　對電液位置伺服機械手系統首先采用常規的PID控制，利用Ziegler-Nichols方法整定PID參數，即控制系統在純比例控制下，調整比例增益，使系統達剜臨界穩定，記錄這時的增益ku和臨界振蕩周期Tu，即可確定PID的參數，即：kp=0.6Tu，kI=0.5Tu，kD=0.25Tu，最后確定比例、積分、微分系數分別為：kP=1.02，kI=0.024，kD=0.006，這時系數的位置階躍跟蹤響應如圖6所示。在同等情況下，采用神經網絡NNC-PID控制方法對電液位置伺服機械手系統進行控制，取NNC的初始權值為PID的調定值，即：v1(0)=1.02，V2(0)=0.024，V3(0)=0.00 6，為了保證迭代的穩定性，限制權值的迭代范圍：0.1≤v(1)≤1.3，0.001≤v(2)≤0.06，0.001≤v(3)≤5，這時系統的位置跟蹤響應曲線如圖6所示。通過對比可以看出利用神經網絡NNC-PID方法，由于具有學習能力，使系統很快收斂于位置穩態值，神經網絡NNC-PID控制由于能夠實時調整PID參數，使系統的控制性能得到提高，同時對參數時變表現出良好的魯棒性，很好地解決了液壓系統的非線性和參數時變問題。

　　需要注意的是，神經元比例系數K的選擇對系統的控制性能影響最重要，過大或過小都將導致系統性能變差，甚至不能實現自尋優和自適應。而ηP、ηI、ηD對系統的性能影響體現在學習速度的快慢上。

　　6 結束語

　　通過分析電液位置伺服機械手運行調試的特點及其對控制器電路的要求，采用一種基于神經網絡NNC-PID控制器的PC機+DSP的控制方案，對電液位置伺服PC機+DSP控制系統硬、軟件進行設計，并詳細分析了硬件各控制子系統的功能、特點及制版要求，說明了基于神經網絡NNC-PID的控制器軟件設計過程以及軟件的編制和調試。經過實驗室對比運行說明，基于神經網絡NNC-PID控制器的電液位置伺服機械手PC機+DSP控制系統的控制效果良好，控制器工作可靠，并且參數調節方便。