云梯安装车双CMAC与P复合的学习控制    肇庆云梯安装车出租, 肇庆云梯安装车, 肇庆云梯安装车价格  学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的标准下进行估值，分类，决策和不断改进系统质量的自动控制系统。学习过程是学习控制系统之所以能够不断改进系统质量的原因。年Simon对学习下了一个比较好的定义：“学习是系统为了适应环境而产生的某种长远变化，这种变化使得系统能够更有成效地在下一次完成同一或者同类任务的工作”。学习的原理是学习者必须知道最后的结果，即其行为是否能够得到改善；学习结果的信息和和学习结构的评价相互作用叫做强化。世纪年代初神经网络的研究再次复苏并形成热点，发展迅速；神经网络的计算能力非凡，有对任意连续映像的逼近能力，近年来在学习理论以及动态网络的稳定性分析上都有丰硕的成果；神经网络的应用也迅速扩展到很多领域，包括图像处理与模式识别，金融预测与管理，通信，气象与地球科学，特别是在控制与优化领域。在众多神经网络中，CMAC是常用来当作神经控制器一种神经网络。CMAC~由于结构简单，能有效的从输入输出数据中提取信息并以权值的形式存储下来，与其它网络相比，具有快速的学习速度和收敛率。 证明只要输入空间被量化得足够好，分辨率足够高，则CMAC可以任意精度逼近任意函数。实时性好，收敛性快是学习控制用在运动控制的必要条件之一，正是如此CMAC被众多学者关注。提出一种双CMAC＋P（DCMAC+P）的配合控制，并在本中后续章节应用该方法解决一类具有时变参数的伺服系统协调控制问题。基于CMAC的学习控制结构CMAC控制结构主要有NN学习控制，NN直接逆控制与内模控制，NN自适应控制，NN预测控制等。本节主要讨论的是CMAC的学习控制结构。

        学习控制基本结构*dxey图在线学习结构图是一种在线学习方案，CMAC控制器直接作为闭环系统的控制器。x*d、e和y分别为系统给定，控制误差和系统输出。在线学习控制需要高速和大容量计算机，而且处理信号需要花费较长的时间；而且在系统运行初期，因为学习控制的“经验不足”还可能会导致系统无法稳定运行。*离线学习控制结构图是一种应用广泛的离线学习控制方案，其中x*d、e和y分别为系统给定，控制误差和系统输出；u、uc和un分别是复合控制器总输出、常规控制器输出和学习控制器的输出。CMAC采用有导师的学习算法，其中常规控制器为CMAC提供学习样本，CMAC通过学习逐步获取控制对象的特征；当达到目标要求时CMAC参与控制。通常情况下CMAC是边学习边参与控制的，最后逐步取代常规控制器的控制作用。比较以上两种控制结构可以发现边学习边控制的结构即离线学习控制结构比较适宜，因为在运动控制或者多机协同驱动的协调控制系统中，人们对系统还是具有相当的了解，至少知道它们的结构。这样人们通过推理设计一个比较保守的低增益的控制系统还是有可能的，而且在大多情况下也是这样做的，并且也在工程实践中得到验证~。  CMAC+P复合结构的学习控制图是比较常用的一种复合控制结构，CMAC采用有导师的学习算法，每个控制周期计算相应的un(k)，并与总控制输出u相比较后修正权值，进入学习过程。若常规控制器采用P控制器，其放大倍数为pk，为原系统的逆模型，为原系统模型，*dx为系统给定，pk为比例放大倍数，e为控制误差。若)(*)(ˆSGSG−=，则控制误差e在整个过程均为零，那么由式，可以得到常规CMAC+P学习控制具有如下特点：逆模型的建立是基于经验的，并非当前系统的逆模型。当系统具有时变参数时，更是如此；CMAC只能以阶梯的形式逼近函数；控制误差和输入有关，和比例放大倍数有关，比例放大倍数越大，误差越小，但是系统稳定裕量就越小；控制误差是动态的，在学习控制器未充分学习时较大；控制误差的大小和CMAC的收敛性有关。尽管常规CMAC+P的学习控制的控制误差不为零，但是通过改变CMAC的结构参数还是可以优化其控制效果。 描述了基于混沌优化策略的CMAC与PID并行控制，通过仿真发现提高了系统精度和响应速度；利用混沌优化具有遍历性，随机性，规律性以及能在一定范围内按其自身规律不重复的遍历所有状态的特点，对PID参数进行自动寻优。阐述了该复合控制在柴油机上的应用。本文为了探讨能否在不增加比例放大倍数的情况下进一步减小控制残差的方法，为此提出了一种双CMAC与P的复合控制结构，并通过仿真验证其有效性。在图的控制结构中CMAC-M为主CMAC控制器，它如上节所述在学习过程中动态地获取控制对象的逆模型。但是由于CMAC-M只能以阶梯的形式逼近光滑的连续函数，这样势必会导致误差e不可能为零，仿真表明在有些情况下e还很大。这个误差不妨称之“残差”，即CMAC-M在动态获取控制对象逆模型时由于各种原因导致的未建模的部分。当然针对具体的系统，通过改变CMAC-M的学习速率、量化级数和泛化参数等可以减小这个残差。CMAC-F为辅助CMAC控制器按“残差”不断修正其权值。当“残差”较大时，uf加大，当“残差”较小时uf减小，如此逐步积累学习经验，达到进一步消除残差的目的。通过后面的分析可以发现在CMAC-F的补偿控制作用下控制性能得到较大提高，这种补偿也可以看成一种评价，即对CMAC-M控制作用的评价。CMAC-M的工作过程CMAC-M采用有导师的学习，取输入信号x*d为CMAC-M的输入；修正权值，进入学习过程，目的使un逐步接替uc，即固定增益控制量逐步变弱。

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      综上所述，可以得出改进的CMAC+P的复合学习控制（DCMAC+P）有如下特点：CMAC-M在常规控制器的示教的作用，逐步建立了系统的逆模型，成为主CMAC；而CMAC-F根据控制“残差”产生一种补偿控制，用以弥补（Fetch-up）粗略逆模型对系统的差异，这是一种辅助的CMAC（CMAC-F）。CMAC-M通过学习过程，建立了输入*dx与控制量之间的关系，即控制作用是基于输入信号的，是基于不同控制模式的控制。对于输入是周期函数的系统，CMAC-M才能发挥大的作用。CMAC-F则建立了误差与控制量之间的关系，是基于偏差的的控制。CMAC-F作为补偿控制，是在残差出现后产生的一种重复控制，或者称为评价控制，一种弥补（Fetch-up）控制。CMAC-F是从残差中获取学习信息，显然控制精度与CMAC－Ｆ的量化级数有关:量化级数越高，控制精度越高。误差补偿的快速性也与CMAC－Ｆ的学习速率有关学习速率越快，其残差补偿控制就强烈，跟踪速度越快；学习速度越小，残差补偿就控制就缓慢，跟踪速度就慢。但是其学习速率也不能太大，否者会产生学习不收敛现象。  CMAC-F与CMAC-M之间没有影响，即CMAC-F与CMAC-M的参数不相互影响，相互独立的。 提出的基于CMAC的评论-策略家算法，则是一种相互影响的双CMAC的学习控制结构。下面通过仿真来验证这种算法的有效性。  DCMAC+P学习控制器应用于时变负载双伺服系统的协调控制系统仿真模型在小型低成本云梯安装车中常采用有刷永磁电动机组成伺服系统，这类电动机的电枢电阻比较大，在启动和堵转情况下加以全部的电压不会产生过大的电流，电枢电路的输入电压和输出转角的关系可以写成： KM、TM分别为电动机增益系数和电动机时间常数。若电机承担时变负载TM，并将其合成到电机模型中，则可基于Matlab中的Simulink模块建立其仿真模型。 每台电机的伺服系统的控制采用DCMAC+P学习控制器，其中CMAC-M，CMAC-F的学习过程，两个控制器的参数  控制器参数量化级数泛化参数惯性系数学习因子输入空间输出限幅CMAC-M，，CMAC-F-，-，在下面进行的伺服系统仿真中，分别采用方波和三角波作为伺服系统的输入信号即转角给定，其中方波信号幅值为，周期为秒；三角波输入信号幅值，周期为秒。其它仿真参数为：固定增益控制器放大倍数为，固定步长仿真采用为基于Smulink的仿真模型，其中模块G代表图的伺服电机。 单个伺服系统的仿真首先进行一台电动机伺服系统的仿真，该电动机的TM为时变参数，反映出云梯安装车所承担的负载。

     在本仿真中，TM＝+sin(πt)，图是系统输入为方波信号幅值为周期为秒时，DCMAC+P控制与CMAC+P控制的对比分析。 在DCMAC+P控制的作用下，伺服系统的跟踪速度和精度得到较大的提升，并减小了超调。  双伺服系统的协调控制在多个云梯安装车组成的系统中，每个云梯安装车所承担的负载也不尽相同，在仿真实验中对比分析了下列两个云梯安装车在DCMAC+P的学习控制的协调性。所谓协调是两个伺服系统的输出即转角应该保持一致。 系统输入为方波时，#电动机与#电动机采用DCMAC+P控制时的系统输出，显然两台电动机的跟踪速度几乎相同。这样两台电动机在各自的DCMAC+P控制器的作用下可以达到基本协调作业。 方波输入的DCMAC+P协调控制  DCMAC+P控制对跟踪速度的改善图是系统输入为三角波时， 电动机DCMAC+P控制和采用CMAC+P控制的系统输出，显然，在DCMAC+P控制作用下，系统也有更快的跟踪速度。 可以发现DCMAC+P控制在CMAC-F的的补偿控制作用下，系统的跟踪精度得到提高，很好的解决了时变伺服系统的跟踪控制问题。 分辨率对控制器性能的影响仿真结果也表明在低分辨率的CMAC－M    DCMAC+P控制也能获得较好的控制效果。在方波输入时，选取CMAC-M和CMAC-F的分辨率都为的结果，系统有较小超调，因为分辨率较低导致系统稳态输出存在抖动。增大CMAC-M的分辨率的效果，体现对系统的性能影响不大；但是当增加CMAC-F的分辨率时，系统稳态抖动减小，同时跟踪速度也较快，其效果见图c。作为对比分析，反映系统只采用CMAC-F控制时系统的各种曲线，虽然系统在稳态抖动进一步减小，但是跟踪速度较差。所以DCMAC+P控制中采用CMAC-F分辨率高，CMAC-M分辨率低也能确定较好的控制效果。

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