基于MPSO算法的横动伺服控制系统黑箱模型辨识

第25卷第3期 20：17年5月
見八杨
m
汰
t 、
Vol. 25 , No. 3
M a y 2017
Advanced Textile Technology
D O I ： 10. 19398/j. att. 2017. 03. 012
基于MPSO 算法的横动伺服控制系统黑箱模型辨识
(1.海南大学机电工程学院，海口 570228;.广东水利电力职业技术学院自动化工程系，广州
510925)
摘要：针对标准粒子群算法（P S O )在横动伺服控制系统黑像模型辨识过程中出现的局部收敛问题，提 出了一种引入多粒子共享策略（multi-particlc information share )的改进粒子群算法（M PSO )辨识方法.首先， 建立了系统的五阶传递函数模型，其次，在
P S O 算法的基础上，引入多粒子信息共享和综合判断来修正各粒
子的下一次行动策略，避免粒子趋同陷入局部最优，实现了系统模型的优化。

最后，为了验证辨识模型的正确 性，进行仿真与实测对比实验，结果表明：该算法辨识出的模型准确度较高，具有较好的控制品质，对于同一速 度输入信号，仿真与实测的输出曲线跟随性好，误差在一0.2〜0
.2a d 范围内，误差小。

关键词：横动伺服；控制系统；粒子群算法；黑箱模型；辨识中图分类号：TH249
文献标志码：A
文章编号：1009 —265XC2017)03 —0053 — 05
Identification of Black box Model of Traverse Servo Control System Based on MPSO
(1. College of Mechanical and Electrical Engineering ， Hainan U niversity ， H aikou ， Hainan 570228;
2. Department of Automation engineering ， Guangdong T'cchnical college of water Resource
and Electric Engineering ，Guangzhou，Guangdong 5 10925.)
Abstract ： Aiming at the local convergence problem of standard particle s w a r m optimization
(P SO) algorithm tn the identification of the black image model of the servo control system ， an improved particle s w a r m optimization (M P S O ) algorithm based on multi-particle information share i s proposed. First of all ，five-order transfer function model of the system was set up. Secondly ， based on the P S O algorithm ， multi-particle rnformation share and comprehensive judgment were tntroduced to correct the next action strategy of each particle so as to avoid particle convergence tnto local o ptimum and realize the optimization of system model. Finally ， tn order to validate the correctness of identification m o d e l ， simulation and actual measurement contrast experiment was done. T h e experimental results s h o w that ： the model identified by this algorithm i s accurate and reliable，with good control quality. For the same speed input signal ， the output curve of simulation and actual measurement has good tracking property，with a small error (within —0. 2〜0. 2rad).
Key word s ： traverse servo ； control system ； particle s w a r m algorithm ； black box model;
identification
谢天驰
\
曹薇
2
XIE Tianchi1，CAOWei2
水利电力职业技术学院创新强校工程自主创新能力提升类项目主要从事控制系统优化方面的研究.
通信作者：曹薇，E -niail :gdcaoweil 973@ 163. coni
(050117)
作者简介：谢天驰（1993 — )，男，福建龙岩人，013级本科生，
收稿日期：2016 —10 —12
基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFC 0104901)广东
横动伺服系统是包覆纱机的核心组成部分[1]，
主要由横动伺服电机、驱动器、嵌人式控制器及P C 端组成，控制驱动器通过实时采集电机反馈信号计
算其实时速度，根据卷绕要求，利用控制算法得出横 动伺服电机的速度给定指令，驱动横动伺服电机带 动导纱器来回摆动，实现纱线空间螺旋高速卷绕。

为了实现高速精密卷绕，一方面需要精确辨识出横 动伺服控制系统模型，另一方面，需要优秀的控制算 法实现伺服电机的高速动态响应，保证在速度不超
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纺织设备第25卷
调的情况下，尽可能短时间换向。

本文将从第一个 方面出发，通过更精确辨识系统模型来实现更精密 卷绕。

系统辨识是常用的系统建模方法，通过把系 统模型当做未知的黑箱模型，对黑像模型输入已知 信号，测出其输出信号，再利用参数估计算法来辨识 出系统结构和参数[4'5]。

常用的系统参数估计算法 可以分为两类：传统算法和智能算法。

传统算法主 要有最小二乘法[]等，传统算法是早期的参数估计 方法，原理较简单，但不适应于比较复杂的系统。

智 能算法主要有遗传算法（G A )[7]、粒子群算法 (PSO )[8]及神经网络算法(NNA )[9]等，这些算法一方 面很好地弥补了传统算法的不足，另一方面还能够实 现全局优化，特别是PSO 算法相对于其他算法来说， 由于其粒子搜索趋同性使得其搜索能力更强，收敛速 度更快。

但是，也容易出现“早熟”，陷入局部最优。

为此，本文为了辨识某纺纱机的横动伺服控制系 统，在PSO 算法的基础上，引入多粒子信息共享和综 合判断来修正各粒子的下一次行动策略，提出了一种 M PSO 算法来进行系统结构和参数估计，并通过仿真 与实测对比实验来验证模型辨识的正确性。

辨识某纺纱机的横动伺服控制系统，在P S O 算 法的基础上，引入多粒子信息共享和综合判断来修 正各粒子的下一次行动策略，提出了一种M P SO 算 法来进行系统结构和参数估计，并通过仿真与实测 对比实验来验证模型辨识的正确性。

1
横动伺服控制系统数学建模
横动伺服系统主要由伺服电机、钢丝轮、钢丝
绳、导丝轮、导纱器和卷筒组成，通过控制伺服电 机正反转带动钢丝轮正反转，通过钢丝绳传力带 动导纱器来回摆动。

横动伺服系统组成如图1 所示。

图
1
横动伺服系统组成
横动伺服系统控制系统以P ID 控制为基础，系 统输入为电机角速度，输出为电机角位移，通过三闭 环反馈实现高速高精度控制，如图2所示，从外到内 分别为位置环、速度环及电流环。

它们之间协调层 次控制使得控制系统满足预期要求，位置环接收系 统发出的设定位置，然后与伺服电机编码器反馈回 的实际位置做比较，经过位置控制器，输出设定速度 给速度环；速度环接收位置环输出的设定速度，与伺 服电机实际速度作比较，经过速度环控制器，输出设 定电流给电流环；电流环接收速度环输出的设定电 流值，与伺服电机中末端的霍尔传感器测得的实际 电流值做比较，经过电流控制器，从而控制伺服电机 的输出力矩。

图
2
横动伺服系统控制系统框
图2所示系统模型，其传递函数通式为： 粒子的飞行经验更新位置和速度，所有粒子朝着最
G(s)
a 〇 s 2 十 a s 十 <
(1)
bs s 5 ^ bi 54 ^ bs s 3 ^ bs s 2 ^ b 4 s
式中：a ，a ，a 2，b ，b ，b ，b ，b 为横动伺服控制系 统待求取参数。

2
P S O 与M P S O 算法
2.1 P S O 算法
优目标位置飞行，通过迭代寻找最优解。

设粒子7在W 维空间的飞行速度向量为％，位
置向量为；，々为当前迭代代数，w 为惯性权重， C 1&C 2为加速因子;n ，『2为〇到1区间内的随机数， 用来保证群体的多样性;第K 代时，第7个粒子的位 置为巧，第7个粒子曾经经历过的最优位置为P L t ， 其所有周边粒子经过的最佳位置为G L t ，则粒子7P S O 算法就是在搜索空间内根据自身和周边
的速度与位置的更新表达式为:
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第3期谢天驰等:基于M PSO算法的横动伺服控制系统黑箱模型辨识纺织设备
a)速度更新式（2)
vk^1= UiYV, +C l r2(Pbes -P k)+ cr r2(G^e s t -Pk])
(2)
b)位置更新式（3)
X,^+1 =X k, +(3) 2.2 M P S O 算法
解决P S O算法早熟和局部收敛问题的方法主要有两个[1°^12]:—个是引入多粒子信息共享和综合 判断来修正各粒子的下一次行动策略，避免粒子趋 同陷入局部最优；另一条是改变惯性权重调整策略，均衡粒子的局部搜索能力与全局分析能力。

本文将 从第一条途径出发，对P S O算法进行改进。

设^1=c1r1 ,cp2=c2r2 ,cp =^>1+^)2，
Pp =P b est—P k，PG =Gbe s t—P k，则根据式（3 )，粒子在W维的速度更新公式可转化为：
P n= P1P p + P2P G()
v k+1= co(i)kv^+P n()假设P n不变，则当惯性权重功=[，]区间 时，°<P<2w+1时，粒子j会最终收敛到平衡点 Pn。

而在实际搜索过程中，平衡点P n是随P1、P2、P p、P g的不断变化而变化的。

P S O算法中正是需要 P n的不断变化才维持了 P S O算法的搜索能力。

而 P S O算法搜索过程中只分享了最优粒子的信息，而 没有做到全局共享，降低了粒子群的信息多样性。

如 果粒子过早的收敛至P g，则出现早熟。

所以，引入更多粒子信息共享，首先将粒子九按适应度大小进行排序，从优到劣筛选Z个粒子，将 Z个粒子共享信息组合加权综合判断来修正各粒子 的下一次行动策略。

具体表达式如式（）：
v k+1 =⑷⑴ V +C1r P b s —Pk) +C2rG bes —Pk)
^P j j = 1
k =j-1
j參1()
式中：Z k为粒子K对应的适应值，将（）式代入（2)后最终得到M PSO算法的表达式为:
a)速度更新式（7)
V” =W()V 十C l,(Pbe s t —Pk)十
1X C l,(G L s t—Pk)(7)
1j= 1
b) 位置更新式（8)
X f1 =Xk +v f1(8)
c)定义适应度函数
选用误差平方和的倒数作为改进粒子群算法的 适应度函数，适应度函数决定了辨识模型与实际模型的相似度，适应度函数值最大时，采样点误差最小，此时辨识参数取得最优值。

改进粒子群算法的适 应度函数表达式为：
F(a°，a，a2，b，b，H b) =—~~D---
S^2 +1(9)
i= 1
Et= d p(i)—d(i)
式中：D为常数(D>°)，E为第z次采样点的误差，6p(0为在第i次采样时的实际位移值，外i为第i欠采样时利用差分方程求出的结果。

d)算法运行流程图
改进粒子群算法的运行流程如图3所示。

图3 粒子群智能算法流程
所有的粒子将按照式（7)和式（8)分别更新位 置和速度，所有的粒子将朝着这个最优目标位置飞去；最后，利用适应度函数进行辨识模型和实际模型 相似度计算，先检查新粒子适应度是否高于原最优适应度，如果高于则对自己的位置和适应度进行更新，再判断此粒子适应度是否高于全局最优粒子，如 果高于则更新全局最优粒子适应度和位置。

依此流 程进行不断循环迭代，迭代终止条件为：）算法迭 代代数达到设定值;b)相邻两代之间的偏差在一个 指定的范围内即停止，达到终止条件，算法结束，输 出最优值。

•55
•
纺织设备第25卷
3 系统辨识与实验验证3.1
实验平台搭建
辨识系统实验平台示意图如图4所示，主要由 横动电机及其驱动器、嵌入式控制器及P C 端组成， 采用P C 作为上位机更改辨识输入角速度并离散数 据，通过A D S 通信将数据发送到控制器中，选用德 国倍福嵌入式控制器软P L C (CX 1020)作为控制器 控制横动伺服系统，控制器与伺服电机的驱动器之 间通过工业以太网E th erC A T 总线通讯，利用控制 器N C o P L C 实时读取系统电机的转角，可以得到其 输出曲线及误差曲线，通过A D S 通信和C #语言程 序编写将T W IN C A T 中的数据读取到P C ，并存在
T X T 文档中。

3. 2
系统动态特性激发
进行辨识实验前，需激发系统的动态特性，对系 统输入扫描正弦波，表达式为：
|
co(t)
A sin [(^(t m o d (t T ))]
^m i n + Um
wm in )mod|^ t ? 1
(10)
式中:A 为振幅，为频率，T 为激励周期，m od 为
取模运算。

在系统辨识过程中，取A = 10. 47，wm i n = 0. 2， ⑷m ac 二3，T = 25,米样周期T s a m P e 二0• 001 s 得到输 入期望速度如图5所示，控制器实时读取系统电机 的转角，得到系统的采样位移-时间图如图6所示。

图
4
辨识实验平台图
5 输人期望速度
图
6
系统米样横动电机角位移
3. 3 辨识结果及验证
针对如图1所示的横动伺服控制系统，利用 M PSO 算法求取其传递函数式⑴中的a 。

，a 2 ^。

，
^
，纟3，&参数，算法初始参数设置如表1所示。

表
1
改进粒子群算法初始参数设置
名称
参数设置值
常数D
1
种群规模S f a
80最大迭代代数G 100粒子速度范围[-1,]惯性权重w 0. 5学习因子C 1 1. 5学习因子c2 1. 9
P S O 和M PSO 算法的适应度值-进化代数曲线 如图7所示，P S O 算法在40代左右幵始收敛，而 M PSO 在20代左右幵始收敛，适应度函数取得最大 值Fma x = 0.086,采样点误差最小，此时，辨识参数 取得最优值，如表2所示。

表
2
参数辨识结果
参数
搜索区域
辨识结果
a [0. 001,0]19. 653 0a [0. 001,0]20.175 8a2[0. 001,0]15. 325 5，0[0. 001,0]0. 0010，1[0. 001,0]0. 358 7，2[0. 001,0]19.793 5[0. 001,0]18. 256 8，4[0. 001,0]15. 357 5
将求取参数代入式（1)中得到横动伺服控制系
统的模型为：
G (s )=
19. 653 0^2 + 20. 175 8^+ 15. 325 5
0• 00S 5 十 0• 358 7S 十 19. 793 5S 十 18. 256 8/ 十 15. 357 Ss
(11)
为了验证模型辨识的正确性，输入同一信号速度 信号幻⑴=10. 46 + 10. 46sin (2t )，通过 TWINCAT 中的NCtoPLC 采集电机的实时位置，并保存为TXT
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第3期谢天驰等:基于
M PSO 算法的横动伺服控制系统黑箱模型辨识
纺织设备
Simulation result
Experiment result
文件。

另一方面通过M ATLAB /Simulink 仿真得出辨 差曲线。

实验结果如图8、图9所示。

识出模型的位置输出，便可得出输出和它们之间的误
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90100
迭代次数
图
7
粒子群适应度值-进化代数曲线
10
15 20 25
5 10
15 20 25
时间/s
时间
/s
图
8仿真与实测转角输出曲线
图
9
仿真与实测转角输出误差曲线
由图8、图9结果可知，对于同一输入信号，仿 真与实测输出曲线的跟随性好，误差在一 〇. 2〜 0.2md 范围内，误差小。

从而可验证改进粒子群算 法辨识出的横动伺服系统模型准确度较高，具有较 好的控制品质。

当然，辨识误差的存在也使系统多 了不稳定因素，究其原因，主要是因为实际输入信号 中夹杂了干扰信号。

4
结
论
a )针对精密卷绕系统中的横动伺服控制系统， 建立了其五阶传递函数模型，并设计了一种改进粒 子群算法来对该系统的未知参数进行辨识，避免了 算法在寻优过程中陷入局部最优，实现了系统模型 的优化。

b )为了验证辨识模型的正确性，进行仿真与实 测对比实验，实验结果表明：该算法辨识出的模型准 确度较高，具有较好的控制品质，对于同一速度输入 信号，仿真与实测的输出曲线跟随性好，误差在 一0. 2〜0. 2ra d 范围内，误差小。

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(责任编辑：陈和榜）
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