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單神經元PID控制模塊設計思路
　　數控機床的運動速度、跟蹤精虞、定位精度等重要指標均取決于驅動及位置控制系統的動態與靜態性能。因此，研究與開發高性能的驅動系統及位置控制系統，一直是數控機床的關鍵技術之一．

　　目前數控機床位置伺服控制仍然普遍采用經典控制方法，如比例型或比例2積分型等算法，其優點是算法簡便、易于實現，但存在著控制參數適應性差、抗干擾能力不強等缺陷。

　　本模塊利用神經網絡的自學功能，設計一種在線智能型位置控制算法，圖1所示為半閉環位置伺服控制系統結構圖。

半閉環位置伺服控制框圖

　　圖1 半閉環位置伺服控制框圖

　　由于絲杠螺距誤并以及受載后絲杠 軸承變形等影響，半閉環對檢測結果的校正并刁｀完全，控制精度比閉環要低 些，根據自動控制的原理可知，工作臺是一個質量元件，傳動機構因有變形，可視為彈性元件，兩耆構成一個低阻尼振蕩環節。半閉環不包含這個環節，一般不會引起進給振蕩，而閉環若參數選取不當，則有可能產生不穩定。為了研究問題的方便，可將速度伺服單元等效為一階慣性環節。



　　式中：K1為速度伺服單元增益（rad／（s·V））；T1為速度伺服單元時間常數，它對應在給定的電壓Uand下電機轉速θo達到穩態值的63.2％時所對應的時間。通過實驗測定，在帶載無切削條件下本系統T1≈80ms，而且輸出響應基本符合一階慣性環節。

　　由圖1的半閉環位置伺服系統可得如圖2所示數控機床位置伺服控制模型。

數控機床位置伺服單位負反饋框圖

　　圖2 數控機床位置伺服單位負反饋框圖



　　本模塊采用的單神經元控制器原理圖如圖3所示。

單神經元控制器

　　圖3單神經元控制器

　　本模塊提出的學習規則采用反饋原理，同時將Hebb規則與δ規則結合起來，即學習信號取為：

　　



　　圖6－x所示的神經元控制率可表示為：



　　式中：Ku為神經元比例系數；f［u］為神經元激發函數。由上面式子可知，這是位置式神經元PID控制器，性能更加優越的增量式PID控制器可表示如下：

　　上式為簡單起見，取f［u］＝u.

　　與傳統的PID相比，神經元控制僅僅是PID增益，要由學習算法來調整。

　　學習算法是簡單的代數運算，因而實時性強。權系數的學習是為了確保系統的跟蹤誤差收斂于0，只要跟蹤誤差存在，學習過程就會使權值變化，從而使誤差快速趨于0。
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