改善电梯的曳引系统

PID控制方式，但是在PID控制中，一个关键问题便是PID参数的整定，传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数，然而在实际过程中，被控对象电梯的被控过程机理较复杂，具有非线性、时变不确定性和纯滞后等特点，在噪声及负载振动等扰动影响下，过程参数甚至模型结构均会发生变化，这就要求在PID控制中，不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，并且PID参数能在线调整，以满足实时控制的要求。自适应控制吸收了常规PID控制器的优点，它既具有自动辨识被控过程参数，自动整定控制器参数，能够适应被控过程参数变化等优点，也有常规PID控制器结构简单、鲁棒性好、可靠性高的优点。虽然现代的变频器基本上都具有自学习功能，但学习起来还是比较麻烦，把单神经元与PID控制结合组成单神经元自适应PID控制方法可比较好地解决电梯控制问题，只需简单设定初始值即可满足控制要求。

　　单神经元自适应PID控制的仿真速度曲线采用基于单神经元自适应PID控制算法比用普通PID控制算法在速度控制上有良好的快速动态响应和较强的校正适应能力，它既不需要对象的数学模型，又可以在线实现自学习、自整定器系数，改进了电梯曳引驱动控制系统的品质，从仿真曲线可见基于单神经元自适应PID控制时的响应输出速度控制曲线基本上与设定理想曲线相仿。从可看出当系统有扰动时，此种控制方法具有相当好的抗干扰能力，也能比较平滑地跟踪理想速度曲线。可见，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成单神经元自适应PID控制，不但结构简单，算法明确，计算量小，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。单神经元自适应PID控制增益变化时仿真曲线3试验研究控制方法对电梯运行性能的改善可从电梯速度、振动加速度的测试结果得到验证，这里使用阿尔法电梯测试系统。本次试验分别在三菱载质量1000kg、梯速25m/s的实际电梯和实验室用SX-701型模型电梯上进行。为在两种控制方法下，对三菱电梯运行进行测试得到的速度曲线，此时电梯为空载下行。

　　为普通PID控制和基于单神经元自适应在两种控制方法下电梯轿厢空载下行实测速度曲线PID控制时的三菱电梯按25m/s运行时沿轿厢运行方向的振动加速度实测值，可以看出控制方法的不同选择，对轿厢因振动而造成的乘坐舒适性是有一定影响的。三菱客梯沿轿厢运行方向的振动加速度实测值cm/s2普通PID控制单神经元自适应PID控制全程上行空载1815满载2924全程下行空载1815满载2520标准值25超差百分比16%-4%在上述试验的同时我们对电动机的电流波形进行监测，可见在单神经元自适应PID控制方法下，电流波形较平滑，谐波成分较少功耗试验是在SX-701型3层模型电梯上进行的，试验时，在普通PID控制和基于单神经元自适应PID控制两种控制方法下，使用同样的理想速度曲线，载质量25kg，从基站运行到站，然后回基站，共上下800个来回，每种方法做3次，消耗能量见。

　　通过改变曳引控制系统的控制方法，能使整个曳引系统在变频技术节能30%的基础上，再节约大约5%的能耗。两种控制方法电梯曳引系统耗能kWh控制策略所耗能量平均耗能量基于普通PID基于单神经元自适应PID控制结论通过对上述实验结果的比较，可以得出以下结论：a.在给定参数输入下，本文讨论的基于单神经元自适应PID控制方法比传统的PID控制具有较好的速度跟踪能力。b.在低速运行时，传统的PID控制爬行现象较严重，而基于单神经元自适应PID控制时，爬行现象得到明显改善。c.在负载突然变化20%，即有扰动存在时。d.从稳态时电流波形来看，基于单神经元自适应PID控制方法能够得到正确的电流波形，并且与PID控制相比，波形上无高频谐波，保持了较好的稳定度。无论是在速度曲线跟踪能力，还是在抗负载变化能力上，本文所提出的基于单神经元自适应PID控制方法对电梯曳引系统进行控制无疑是一种合适的控制方法，它有利于提高乘客乘梯的舒适性，而且对曳引系统减低能耗有一定的效果，究其原因是这种控制方法对扰动的响应快，干扰抑制能力强。