粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统.docx
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粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统 本文研究的是利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)收敛速度快和全局最优特性优化神经网络权值,在神经网络中设计收敛因子的方式提高网络的收敛性,以期共同改善矿井提升机调速系统特性。 矿井提升机是矿山开采和生产过程中的主要设备,其运行的安全性和高效性与煤矿经济效益息息相关。目前,我国煤矿企业中应用的提升系统主要有直流调速和交流调速两大类。直流调速性能存在电刷和换向器故障多以及结构和制造工艺复杂等问题,已逐渐被交流变频调速系统所代替。 在现实应用中,电机由于本身结构系统的复杂性,传统比例积分微分(Proportion Integration Differentiation, PID)控制器在电机调速系统应用时有速度超调大且转矩和磁链脉动大的缺点,导致调速控制系统难以达到预期效果。 近年来,新型智能控制器在电机调速领域得到了广泛应用,如文献[5]中利用基于误差反向传播(Back Propagation, BP)算法的神经网络建立开关磁阻电机转矩模型的方法抑制转矩脉动。文献[6]利用滑膜控制方式解决了传统直接转矩(Direct Torque Control, DTC)电磁转矩脉动大、转速响应慢等问题。文献[7]将小波神经网络应用在感应电机DTC控制中以克服传统DTC转矩和磁链脉动大的缺点。 但是,BP神经网络控制器在应用时存在收敛速度慢、学习效率低以及对参数过于敏感等缺点,易导致网络陷入局部最优解。 本文研究的是利用粒子群优化算法收敛速度快和全局最优特性优化神经网络权值,在神经网络中设计收敛因子的方式提高网络的收敛性,以期共同改善矿井提升机调速系统特性。 电机侧控制策略设计提升机的运转过程中包括加速、匀速、减速、爬行4个阶段,其中高速稳速运行是其主要的运行阶段。如图1所示,矿井提升机变频调速控制系统中的电机侧变流器采用神经网络直接转矩控制方式控制电机转速;网侧变流器为直流侧提供稳定电压。 转速调节是提升机控制系统的主要核心部分。实际应用中,要求提升机分别能在超同步区间和亚同步区间高速稳定运行。转矩和磁链是调速系统中两个重要的参数,传统的PID控制器存在磁链和转矩脉动大的缺点,给电机带来如机械抖动、电机老化和过热等一系列问题,故常用神经网络来优化传统的PID控制算法。 稳速学习时距离最优点的距离可表示为式(1),只要|1-ητi|<1,则当n为无穷时,γi(n)等于0;若η较小,则1-ητi较大,降低了收敛速度。 γi(n)= (1-ητi)nγi(0) 式中,γi(n)为稳速学习距离最优点的距离;η为学习效率;τi为特征值。 本文设计两种方法来共同改善收敛速度慢和容易陷入局部最小的问题,即利用改进的粒子群算法优化神经网络权值并设计BP神经网络算法中的收敛因子改善调速系统性能。 粒子群优化算法具有很强的通用性,优化目标函数时只需要依据适应度函数,即可通过粒子的速度和位置更新公式进行更新来优化函数。在D维搜索空间内,一个群体包含N个粒子,记作X=[x1,…,xN];粒子i的位置变化率vi=[vi1,…,vid],其位置记作xi=[xi1,…,xid],其中i=1,2,…,N;粒子i到当前迭代为止自身发现的最优位置记作pi=[pi1,…,pid],到当前迭代为止全部粒子发现的最优位置记为pg=[pg1,…,pgd]。 在找到这两个值之后,粒子速度和位置通过下列计算式更新。 vidk+1=wvidk+c1r1(pidk- xidk)+c2r2(pgdk- xidk) xidk+1= xidk+ vidvk+1 式中,ω是惯性权重;vid和xid分别为粒子的速度和位置;pi和pg分别为自身和全局最优位置;c1和c2为学习因子;r1和r2为[0,1]的随机数。 改进粒子群算法为提高粒子对自身和全局环境认知能力,并抑制局部极值的产生,本文对粒子群的惯性权重和加速因子参数进行改进。较大的惯性权值有利于全局搜索,较小的惯性权值则更利于局部搜索,而两个加速因子c1和c2分别代表了粒子自身和社会群体经验学习的权重。
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