基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制_刘方.pdf

第4 1卷 第1期2 0 2 3年1月MA CH I N E R Y&E L E C T R ON I C SV o l.4 1N o.1J a n.2 0 2 3收稿日期:2 0 2 2 0 2 0 8作者简介:刘 方(1 9 8 3-),女,河南南阳人,助理工程师,研究方向为信息技术与统计分析;李 慧(1 9 8 3-),女,河南南阳人,助理工程师,研究方向为信息技术应用;张林岗(1 9 8 7-),男,河南南阳人,工程师,研究方向为信息技术应用;胡镕显(1 9 8 1-),男,河南南阳人,工程师,研究方向为计算机网络与应用;吕彦旭(1 9 7 0-),男,河南南阳人,工程师,研究方向为信息技术应用。基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制刘 方,李 慧,张林岗,胡镕显,吕彦旭(河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂,河南 南阳4 7 3 0 0 5)摘 要:针对目前方法自适应控制卷烟共线系统时,由于未能依据L y a p u n o v函数确定系统的控制规律,导致在实施系统自适应控制时,存在控制效果差、控制误差高和控制性能低的问题,提出基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制方法。首先依据L y a p u n o v函数确定系统的控制规律,建立对象控制模型并使用前馈神经网络训练模型,优化控制器参数,完成控制器的设计;再利用控制器的参数建立线性和非线性2种自适应控制方法;最后通过制定的切换规则,完成自适应算法的平滑转换,实现系统的自适应控制。实验结果表明,运用该方法控制系统时,控制效果好、控制误差低以及控制性能高。关键词:神经网络;卷烟共线分拣;分拣系统;自适应控制;控制算法中图分类号:T P 1 8 3;T S 4 3 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 1 2 2 5 7(2 0 2 3)0 1 0 0 6 5 0 5A d a p t i v eC o n t r o l o fC i g a r e t t eC o l l i n e a rS o r t i n gS y s t e mB a s e do nN e u r a lN e t w o r kL I UF a n g,L IH u i,Z H A N GL i n g a n g,H UR o n g x i a n,L VY a n x u(N a n y a n gC i g a r e t t eF a c t o r y,C h i n aT o b a c c oH e n a nI n d u s t r i a lC o.,L t d.,N a n y a n g4 7 3 0 0 5,C h i n a)A b s t r a c t:Wh e nt h ec u r r e n tm e t h o da d a p t i v e l yc o n t r o l s t h ec i g a r e t t ec o l l i n e a rs y s t e m,t h ec o n t r o l l a wo f t h es y s t e mc a n n o tb ed e t e r m i n e db e c a u s eo fn oa c c e s s t ot h eL y a p u n o v f u n c t i o n.H e n c e,t h em e t h o dh a st h ep r o b l e m so f p o o r c o n t r o l e f f e c t,h i g hc o n t r o l e r r o r a n d l o wc o n t r o l p e r f o r m a n c ew h e n i m p l e m e n t i n g t h es y s t e ma d a p t i v ec o n t r o l.A na d a p t i v ec o n t r o lm e t h o do fc i g a r e t t ec o l l i n e a rs o r t i n gs y s t e mb a s e do nn e u r a ln e t w o r k i sp r o p o s e d i nr e s p o n s et ot h ea b o v ep r o b l e m s.T h em e t h o df i r s t l yd e t e r m i n e st h ec o n t r o l l a wo ft h es y s t e ma c c o r d i n gt ot h eL y a p u n o vf u n c t i o n,e s t a b l i s h e st h eo b j e c tc o n t r o lm o d e l,u s e st h ef e e d f o r w a r dn e u r a l n e t w o r k t o t r a i n t h em o d e l,o p t i m i z e s t h e c o n t r o l l e r p a r a m e t e r s,a n dc o m p l e t e s t h ed e s i g no f t h e c o n-t r o l l e r.T h e n i tu s e s t h ep a r a m e t e r so f t h e c o n t r o l l e r t oe s t a b l i s h l i n e a r a n dn o n l i n e a r s e l f a d a p t i v e c o n t r o lm e t h o d s.F i n a l l y,t h es m o o t h t r a n s i t i o no f t h e s e l f a d a p t i v e a l g o r i t h mi s c o m p l e t e d t h r o u g h t h e f o r m u l a t e ds w i t c h i n gr u l e s,a n dt h es e l f a d a p t i v ec o n t r o lo ft h es y s t e mi sa c h i e v e d.T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tw h e nt h em e t h o d i su s e dt oc o n t r o l t h es y s t e m,t h ec o n t r o l e f f e c t i sg o o d,t h ec o n t r o l e r r o r i s l o w,a n dt h ec o n t r o l p e r f o r m a n c e i sh i g h.K e yw o r d s:n e u r a ln e t w o r k;c i g a r e t t ec o l l i n e a rs o r t i n g;s o r t i n gs y s t e m;a d a p t i v ec o n t r o l;c o n t r o la l g o-r i t h m0 引言由于我国独特的地理位置,导致我国烟草产业1发达,出口贸易量逐年增加。近年来,人们对异型细支卷烟需求量增高,细支卷烟的销量增长迅速并有超越传统卷烟类型的趋势。异型卷烟2的出562 0 2 3(1)现不仅创新了烟草产业生产类型,还成功拉动了烟草行业的税率增长。依据相关调查可知,目前烟草生产企业在生产异型卷烟时,主要依靠人工来实施分拣包装,成本高、效率低。卷烟共线分拣系统的提出,有效解决了异型卷烟生产的人工问题。由于该系统为非线性动态系统,因此,需要提出有效的自适应控制方法对系统转换模式开展有效控制。文献3 提出一种双拾取动态无线电能传输系统控制方法;文献4 提出一种结合图像复原技术的自适应光学系统控制方法;文献5 提出四阶混沌电力系统的协同控制方法。上述方法由于未能依据选定的L y a p u n o v函数,确定系统的控制规律,导致上述方法在开展系统自适应控制时,控制效果差、控制误差高以及控制性能低。为解决上述系统控制方法中存在的问题,提出基于神经网络 的卷烟共 线分拣系 统 自 适 应 控 制方法。1 控制器设计1.1 获取系统控制规律设定卷 烟 共 线 分 拣 系 统6的 非 线 性 函 数 为g(xp),状态空间的域内神经网络输出为C(xp),获取过程为g(xp)=C(xp)+(xp)(xp)=C(xp)-g(xp)2J0其他(1 1)1(k)为线性模型参数修正结果;u1(k)为约束条件;1(k)为辨识误差;J为信号界线。最后通过修正的线性模型,训练系统参数,完成卷烟共线分拣系统的自适应控制。2.2 非线性自适应控制方法基于获取的参数辨识方程,对模型粗略估计,依据AN F I S特性获取系统的非线性定义域,由于该方法无法保证系统的信号界线,所以要依据映射算法将控制器的非线性项映射到函数定义域中,并根据映射结果使用参数调节法调节控制器相关参数1 4,过程为Gi(k)=Gi(k)=e x p-Gi(k)i=2I+dH(k+d)=2(k)TG(k)+u(1 2)Gi(k)为 控 制 器 的 非 线 性 映 射 结 果;Gi(k)为函数定义域;I为常数项;H(k+d)为模型估计参数。基于计算结果使用加权算法确定控制器的非线性输入值,获取模型的非线性估计结果,过程为2(k)TG(k)=(k+d)-1(1-a-1)u2(k)2(1-a-1)+1/uG(k)(1 3)2(k)TG(k)为非线性控制器的模型估计输出结果;u2(k)为 模 型 输 入;2(k)为 控 制 常 数 项;uG(k)为模型系数。使用辨识算法修正模型参数误差,获取分拣系统的辨识误差值,过程为2(k)=2(k-d)+u(k)G(k-d)2(k)1+G(k-d)TG(k-d)a(k)=12(k)20其他(1 4)2(k)为非线性模型参数修正结果;a(k)为约束条件;2(k)为辨识误差;为系统界线。依据上述计算的模型参数误差完成非线性模型的参数修正,最后通过该模型完成系统的非线性自适应控制。2.3 建立切换机制由于系统在卷烟制造时,无法自动控制2种方762 0 2 3(1)法的转换,所以需要建立算法切换机制,帮助系统实施相关转换。建立一个适用于系统的切换函数,并依据该函数构建系统控制切换规则,过程为fj(k)=km=1ui(m)2i(m)-4J221+G(m-d)TG(m-d)+km=k-Q+11-ui(m)2i(m)ui(k)=1j(k)2J0其他(k)=m i n1(k),2(k)(1 5)fj(k)为建立的切换函数;J为系统输入、输出信号界线;为切换系数,2i(m)为2种模型的辨识误差;d为系统时滞;Q为系统阶次;ui(m)为控制器输出;1(k)为线性自适应控制算法;2(k)为非线性自适应控制算法;(k)为切换规则。最后通过(k)的计算结果,自动切换控制模型,实现卷烟共线分拣系统的自适应控制1 5。2.4 控制流程卷烟共线分拣系统的自适应控制流程如下:a.通过分析卷烟共线分拣系统获取系统控制规律,完成系统的控制器设计。b.依据控制器的参数识别方法提出线性和非线性2种自适应控制方法。c.通过建立的控制切换规则,完成线性和非线性算法的切换,从而实现卷烟共线分拣系统的自适应控制。3 实验为了验证本文系统自适应控制方法的整体有效性,采用本文方法、双拾取动态无线电能传输系统控制方法(文献3 方法)和结合图像复原技术的自适应光学系