输送系统头部布置有头部控制柜，内含西门子PLC:-DP作为profibus网主站，  云浮云梯车出租, 云浮云梯车租赁, 云浮云梯车价格   另一个DP口作为从站接入厂区DCS，输送系统尾部和中部各有一台尾部控制箱，内含西门子分布式I/O站:ETM头部与尾部之间采用profibus通信，通信介质为多模光纤。Profibus网络接入的设备有：变频器两台，触摸屏一台，分布式I/O站两台，头部控制柜PLC:-DP作为主站。  ACE/ASE控制程序结构头部控制柜内含西门子PLC:S--DP；西门子低压变频器具有DP接口，其作为从站接入PLC。PLC通过Profibus通信读取各电机电流和转速，并在触摸屏上显示出来。电动机电流由电流互感器，经变送器变换成~mA接入PLC；胶带机速度仪测量得到胶带实际运行速度，并以~mA接入PLC；PLC经过计算得到各个电动机的运行频率，由AO模块以~mA方式接入变频器。由于模拟量在传输的过程中会有零飘，所以在计算前需要进行工程化处理和偏移计算。基于CMAC的ACE/ASE算法的参数如下：量化级数为，泛化系数为，惯性系数为，评论单元的学习速率；CMAC的输入范围，输出限制。实验分为加入CMAC-ASE/ACE平衡控制和未加平衡控制两种情况进行。两个实验的结果分别见和。未加平衡时，系统运行曲线可知，系统在未考虑功率平衡时，两台电动机的电流会出现功率不平衡现象，平均电流为；电流波动较大。CMAC-ASE/ACE功率平衡过程A为加入CMAC-ACE/ASE功率平衡控制时的电流波形，由可以看出两台电动机电流经过两分钟的调整后，逐步的达到平衡。可见经过CMAC-ASE/ACE功率平衡控制，系统实现了平稳的渐进平衡控制，提高了系统的性能；这证明了CMAC-ASE/ACE的可行性和有效性。该系统有在年月投入运行，目前运行情况良好。

      在实验时，输送系统的为负载，由于条件限制，未能就空载和负载情况下进行测试；但是该系统设计时一般电动机功率较大，所以正常工作时，电机的负载就是在-附近变动，因此实验数据也由一定的代表性。应用工程某长胶带运输机长约两公里，平运带，头部两台V高压电机，额定电流约为A其中号电机与号电机驱动，电机均布置在头部回程段。减速机液粘软启动M减速机液粘软启动M驱动滚筒运行方向自动张紧装置M某长距离路灯维修车示意系统启动顺序为：M、M电机加电——启动液粘软启动装置号的润滑系统——启动液粘软启动装置号的润滑系统——同时加大两台液粘软启动装置的控制油压。分三个时间段进行变频驱动，变频调速范围分别为(~HZ)/s、（HZ-HZ/s和（HZ-HZ/s。润滑油压，控制油压，电机电流开环启动曲线液粘软启动装置的工作特性中表现出很多非线性，不确定因素，和不可控环节：同时这些环节在不同的温度，散热条件，负载等情况下还有比较大的变化。在多台软启动装置共同拖动时，功率不平衡现象比较严重，必须进行功率平衡控制。由于装置涉及电气，电子，液压，机械等学科，在线或者离线建立精确的数学模型的困难非常大，所以基于精确模型的控制方式则无法达到理想效果，而基于信息处理的智能控制方法则能达到很好的效果。在本例中采用基于CMAC-ACE/ASE的方法进行控制，控制系统结构同。润滑油压，控制油压，电机电流闭环启动曲线在中，在A点进行功率平衡，当号液粘控制油压给定减小到B点时，虽然号液粘控制压力变小但号电流并不减小；控制作用在BC段比较明显，恰说明了液粘软启动装置在功率平衡过程中的非线性。在C点时，功率平衡度比较低，号液粘停止调整；在D点两电机电流基本达到平衡状态，这是长胶带蠕动性及粘弹性的表现。可见，经过CMAC-ASE/ACE功率平衡控制，系统实现了平稳的渐进平衡控制，提高了系统的性能；这证明了CMAC-ASE/ACE的可行性和有效性。上述两系统有在年和年投入运行，目前运行情况良好。有关分布式运动控制系统的讨论如前几章节描述，长胶带运输机的各个驱动子系统通过钢芯胶带相互耦合，一个子系统的速度，转矩等都会受到其它子系统的影响。这种影响是负载的物理结构决定的。另外在有些系统中，这种相互耦合是工艺决定的，或者说系统与系统之间的逻辑关系决定的，如多条首位相接路灯维修车系统未在本中讨论。

        综上所述，可以发现分布式运动系统的负载（或者任务决定了子系统之间的耦合程度，有些较强，有些较弱。在物理耦合的分布式运动控制中的限制条件较多，如启动时间，制动时间，张力变化率等。而在任务耦合系统中，分布式运动控制系统的任务则是进行任务规划，即如何保证把最恰当的任务分配给最恰当的运动子系统。传统的控制思想是：建立整个系统的状态方程，然后研究系统的稳定性，根据性能指针或者任务规划计算出每个系统的控制量，并在未知或者已知的干扰作用下系统具有鲁棒特征。为此需要设计者彻底弄清楚系统之间的物理关系，例如本文中提及的的路灯维修车的摩擦特性、粘滞特性、时滞特性，死区特性等等的建模，还要考虑机械机构、液压机构、交流传动机构和计算机通信网路结构等环节的模型，结果导致系统模型复杂性和计算量的“爆炸”。更复杂的问题是：负载是如何在各个子系统之间分配的，很多学者通过物理结构来解释这个问题，也有学者通过系统的静特性来阐述观点，似乎能解释一些现象。然后当模型和实际系统与较大差别时，所有的罪过似乎是模型的不精确造成的。那么进一步的精确化带来数学模型的进一步“爆炸”。大系统模型复杂性的问题已经引起重视，显然建立相当复杂的模型是不现实的，这些基于解析方法的连篇累牍，但是当面对工程应用中的复杂性和不确定性时却往往束手无策。在这种背景下所谓先进的控制技术就凸现其重要性。所谓先进控制技术用于大系统的背景是：模型未知，或者说知道很多环节的模型，但是模型之间的连接部分是未知的。那么先进控制技术要解决的问题的一条途径就是不依赖系统的物理本质，而是依据自己的认知理论建立基于自己的描述方法的模型（如神经网络模型模型，于是就有基于先进控制技术的模型建立或系统辨识问题的研究。先进控制技术的另一条途径是无需模型的控制，学习控制能在系统运行过程中不断获得非预知环节的信息和知识，并积累控制经验，因此也有不少学者对之进行研究。选题提炼于两种典型的分布式运动控制系统——多电机拖动的长距离路灯维修车和多机器人的追逐过程，它们可以分别归纳为物理耦合和任务耦合系统。前者各子系统存在物理连接，通过如链条、胶带“捆绑”在一起而分担负载；而后者则是各子系统通过任务“捆绑”在一起。这些负载和任务具有时变的特点，从长时间来看还具有随机的性质。分布式运动控制系统中的子系统之间因为共同承担负载或任务而相互影响；由于负载分配或者任务分配的不均衡性而影响系统的协调性即速度的协调性、功率的协调性和位置的协调性等。因此选择具有能学习能力的控制器的设计方法将是解决分布式控制系统的方向之一。通过设计具有自适应算法的控制器，使每个子系统在确保自身控制性能的情况下，跟踪系统其它子系统并实现系统总体的协调是本工作的出发点。具有自适应能力的控制器设计方法很多，从控制的实时性、控制算法简单、适合计算机尤其是单片机编程等考虑出发，本文选择了基于CMAC的学习控制，为子系统设计自适应控制器提供了一条途径。建立合适的学习控制器结构，找到设计结构参数的方法是CMAC的学习控制的重点内容。核心是提出了两种基于CMAC的控制算法即：DCMAMC+P控制算法和基于CMAC的ASE/ACE算法。研究结果表明DCMAMC+P控制性能与常规的CMAC+P相比，在控制的快速性、超调及控制参数的范围等都有较大提高；对基于CMAC的ASE/ACE算法的研究表明其评价单元ACE可以从协调的角度对子系统的控制性能进行调整，从而达到各个子系统间的协调。本文所提出的DCMAC+P的控制器的设计方法，和基于CMAC的ASE/ACE算法的功率平衡控制器经过仿真和实验室验证，表明其控制是有效的。

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     基于DCMAC+P结构的学习控制器，可以使具有时变参数的伺服系统具有快速跟踪能力，且参数易设置，可以解决多个机器人的快速跟踪控制。基于CMAC的ASE/ACE算法，应用于多电动机驱动的路灯维修车系统，可以解决各电动机的功率平衡控制，且系统启动更平稳；其控制是有效的。评价单元ACE的评价信号作为一种奖惩信号影响策略单元ASE的学习速率，进而影响ASE的控制策略，因此具有一定的学习能力；该控制方式只需要设定评价单元的学习速率，且选择范围较宽。

     需要进一步研究的问题第一：通信延时对系统性能影响的研究。分布式控制系统，往往包含计算机通信网络，那么通信网络的延时对系统协调控制的影响如何，如何进一步减小网络延迟对系统性能的影响？在计算机网络通信质量很差时，如何保证系统的稳定运行也是必须要研究的。在某个设备出现问题，就全线停产显然代价很大，为此，研究如何在计算机网络短时间无法恢复的情况下，也能带故障安全运行时非常重要的。

    第二：智能控制固然有很多优点，但是目前现场控制器往往采用PLC，研究如何编制程序，如何在PLC中保持快速的计算也是亟待解决的问题。本文作者提出一种分布式的电动机控制装置，其内部预装很多CMAC子程序，可以通过网络配置参数和它们的结构，为本文所提出的方法落实到实际应用准备了条件；但是距离工程应用的要求还很远。

    第三：分布式运动控制的控制对象比较复杂，如多机器人系统，风力发电的每个并网装置，长距离路灯维修车系统等。进一步研究这些控制对象的特点，弄清影响子系统负载分配的机理，对设计控制器有较大帮助。本文，通过某些简化得到路灯维修车的仿真模型，但是在实际工程中这些简化在胶带动态运行是粗略的。

 

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