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· 电气与 自动化 · 程翔，等 ·基于BP神经网络的轮带系统的变结构控制 基于 BP神经网络的轮带系统的变结构控制 程翔 ，张伟 (福州大学 机械工程及 自动化学院，福建 福州 350108) 摘 要：采用变结构离散指数趋近律设计出有效的控制律，通过控制张紧臂的状态，从而抑制 轮带的横向振动。运用BP神经网络 自适应调整控制律的参数，抑制了系统抖振问题。仿真结 果表明．基于BP神经网络离散指数趋近律的滑模控制律有效抑制了轮带的横向振动和系统在 滑模面的抖振。 关键词 ：轴 向运动弦线 ；变结构控制 ；离散指数趋近律 ；BP神经网络 中图分类号：O321 文献标志码：B 文章编号：1671—5276(2015)05-0176-04 VariableStructureControlofBeltDriveSystemsviaBPNeuralNetworkMethods CHENG Xiang，ZHANG Wei (CollegeofMechanicalEngineeringandAutomation，FuzhouUniversity，Fuzhou350108，China) Abstract：inordertocontrolthestateOfthetensionarm，adiscreteindexreachinglawOfthevariablestructureisusedtodesignan effectiveslidingmodecontrollaw．Asaresult，thetransversevibrationofthebeltisrestrained．ByusingBPneuralnetworkmethods， thechaReringofthevariablestructureiscontrolled．Simulationresultsshow thatthecha~edngandthetransversevibrationofthebelt arewellsuppressedbytheslidingmodecontmllaw． Keywords：axiallymovingstring；variablestructurecontrol；discreteindexreachinglaw；BPneuralnetwork 0 引言 1 轴向运动弦线动力学方程 轮带系统在现代 自动化_T业中有着很广泛的应用 ，如 轴向运动弦线的模型如图1所示，主要 由一根弦线和 汽车发动机平带驱动系统、高楼电梯缆绳、动力传动带等， 一 个作动器(张紧臂和张紧轮)组成。其中轴向运动弦线 但其振动却限制了有效应用。因此有必要对其振动进行 速度为C，单位密度为P，轴向张力为P。 分析和控制 典型的轮带系统包含有皮带 、滚轮和一个作 动器。其中作动器由张紧臂和张紧轮组成 ，而皮带因其抗 弯刚度极小，可以模型化为一轴向运动弦线。 Ulsoy首次将模态控制应用于轴向运动弦线的横向振 动控制…。Ulsov等 2【3首次考虑 了轴 向运动弦线的横 向 振动与张紧器的耦合振动。Beikmann[3等学者最早提出 了有着两个滑轮和一个张紧装置构成的典型模型，并证明 轮带系统的固有频率与速度有关 弦线的横向振动的模态 图1 轴向运动弦线模型 与张紧臂状态有关。Fung等 用 Galerkin方法离散控制 方程 ，用 自变模型空间控制的变结构控制方法设计轴向运 为简化模型，作以下假设： 动弦线系统的控制规律。Fung等_5]研究 了一升降机缆 1)忽略系统各元件之间的阻尼； 绳 ，采用变结构控制耦合振动。 2)系统在运动中不打滑； 现将作动器动力学方程离散化．运用神经网络离散指 3)忽略弦线的抗弯刚度。 数趋近律设计合适的控制器来控制张紧臂的