[发明专利]一种基于PID控制的交叉耦合控制算法和系统

说明书

本发明公开了一种基于PID控制的交叉耦合控制算法和系统，首先采用滑模变结构控制器作为单轴位置跟踪控制，有效减小各轴位置跟踪误差。为进一步减小轮廓误差，引入基于PID控制的交叉耦合控制策略来消除各轴参数不匹配的影响，并利用神经网络的自学习能力，自适应整定PID参数，有效解决PID参数难整定的问题。最后通过仿真实验结果表明，所提控制算法有效，能显著减小伺服系统的轮廓误差。

技术领域

本发明属于伺服运动控制领域，具体是一种基于PID控制的交叉耦合控制算法和系统。

背景技术

伺服系统的控制策略通常分为跟踪控制和轮廓控制两种。跟踪控制的基本思想是通过改善各运动轴的位置跟踪性能，从而间接达到减小伺服系统轮廓误差的目的，是一种将各轴独立控制，各轴位置信息互不关联的控制方式。然而轮廓误差并非各轴运动误差的简单矢量和，而是各轴位置跟踪精度和多轴联动精度的综合，各轴动态特性和参数不匹配都会引起轮廓误差，使得此类控制方法很难达到理想的控制效果。为了提高轮廓控制精度，实现多轴同步运动，可以考虑交叉耦合控制，其主要思想是：根据各运动轴的反馈信息，实时修正各轴轮廓误差的补偿量，从而通过补偿的方法来减小轮廓误差。交叉耦合控制器可以考虑采用PID控制算法，PID控制算法结构简单。然而伺服系统具有非线性和时变性等特点，经典PID控制存在参数整定难、自适应差等问题。神经网络具有强大的学习能力和对连续函数的逼近能力，可用于对PID控制参数的在线整定，有效解决PID参数整定难的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于PID控制的交叉耦合控制算法和系统，该算法和系统在采用滑模变结构控制减小单轴位置跟踪误差的基础上，进一步引入基于PID控制的交叉耦合控制算法，减小了系统的轮廓误差；并利用神经网络的自学习能力，在线整定PID参数，有效解决PID参数整定难的问题，从而提高了伺服系统的轮廓控制精度。

为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于PID控制的交叉耦合控制算法，包括以下步骤：

1)估计轮廓误差矢量，所述轮廓误差估计矢量为

其中，C_x和C_y是两轴交叉耦合增益，e_x和e_y是两轴跟踪误差值。

2)设计单轴滑模变结构控制器，X轴滑模变结构控制器为

同理，Y轴滑模变结构控制器为：

其中，r_dx和r_dy为两轴的参考输入，r_x和r_y为两轴实际输出，e_x和e_y为两轴跟踪误差，a,b为大于零的常数，；S为滑模函数，η为切换增益，满足η≥0。

3)对多轴同步控制引入变增益交叉耦合控制，所述变增益交叉耦合控制采用PID控制器。

进一步的，所述PID控制器为基于神经网络的PID控制器，具体为：

其中，ε为轮廓误差信号，作为PID控制器的输入。和分别为PID控制器参数K_p，K_i和K_d的神经网络估计。

进一步的，所述估计轮廓误差矢量的过程为：

将跟踪误差向量表示为

将切向量和法向量分别表示成：并满足如下关系：

法向量为