神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制在感應(yīng)電機(jī)中的應(yīng)用研究*

喬維德

（常州市廣播電視大學(xué)，江蘇 常州 213001）

1 引言

感應(yīng)電機(jī)（IM）直接轉(zhuǎn)矩控制（DTC）是一種新型交流調(diào)速系統(tǒng),與傳統(tǒng)的感應(yīng)電機(jī)矢量控制系統(tǒng)相比，不僅具有控制直接、計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)化的特點(diǎn)，而且在一定程度上克服了矢量控制中控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜，系統(tǒng)易受電機(jī)參數(shù)變化和外界因素?cái)_動(dòng)影響等問(wèn)題。但直接轉(zhuǎn)矩控制中，由于轉(zhuǎn)矩和磁鏈調(diào)節(jié)器采用滯環(huán)比較器，不可避免地造成了轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，而且在感應(yīng)電機(jī)運(yùn)行一段時(shí)間后，電機(jī)溫度升高，定子電阻的阻值發(fā)生變化，使定子磁鏈的估計(jì)精度降低,從而導(dǎo)致電磁轉(zhuǎn)矩出現(xiàn)較大的脈動(dòng)。此外，逆變器開關(guān)狀態(tài)的選擇也會(huì)影響轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的大小與系統(tǒng)的控制性能。因此，為了抑制轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，有效提高感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)性能，本文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制策略，即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造定子磁鏈觀測(cè)器，應(yīng)用模糊邏輯推理設(shè)計(jì)逆變器狀態(tài)開關(guān)選擇器，從而使感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)獲得較強(qiáng)的魯棒性和優(yōu)良的動(dòng)態(tài)性能，對(duì)此進(jìn)行了仿真分析,并利用TMS320F2407A數(shù)字信號(hào)處理（DSP）芯片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

2 感應(yīng)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1 感應(yīng)電機(jī)神經(jīng)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)

感應(yīng)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中，ω*為給定角速度，ω為實(shí)際轉(zhuǎn)子角速度為給定電磁轉(zhuǎn)矩，Te為實(shí)際電磁轉(zhuǎn)矩為給定定子磁鏈，ψsα、ψsβ為定子磁鏈在 α-β坐標(biāo)中的分量；usα、usβ為電壓在 α-β 坐標(biāo)中的分量；isα、isβ為電流在α-β坐標(biāo)中的分量；θ為磁鏈位置角。

利用電壓電流檢測(cè)單元檢測(cè)感應(yīng)電機(jī)的定子三相電流 iA、iB、iC和電壓 uA、uB、uC，通過(guò) 3/2 變換成兩相值 isα、isβ和 usα、usβ，輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈觀測(cè)器。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出兩相磁鏈ψsα、ψsβ，然后利用轉(zhuǎn)矩模型和磁鏈模型分別計(jì)算電機(jī)的轉(zhuǎn)矩、磁鏈和位置角大?。?］-［6］。計(jì)算公式為：

圖1中采用模糊控制器取代常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的磁鏈和轉(zhuǎn)矩控制器。將給定的電機(jī)轉(zhuǎn)矩、磁鏈值和實(shí)際計(jì)算值Te、ψs相比較得到的轉(zhuǎn)矩誤差eT、磁鏈誤差eψ直接用于開關(guān)狀態(tài)的選擇，這里引入模糊控制邏輯后，則可以通過(guò)區(qū)分eT和eψ的大小作出不同決策來(lái)優(yōu)化輸出開關(guān)狀態(tài)，并經(jīng)逆變器控制IM定子的三相電壓和電流，使電機(jī)能按控制要求輸出轉(zhuǎn)矩，最終達(dá)到調(diào)速的目的。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈觀測(cè)器的設(shè)計(jì)

2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

應(yīng)用三層前向BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)定子磁鏈觀測(cè)器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型圖

第一層為輸入層，輸入層的各個(gè)節(jié)點(diǎn)直接與輸入變量連接，其節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于輸入信號(hào)，輸入信號(hào)共有 5 個(gè)，即 S1-S5，分別對(duì)應(yīng)定子電壓 usα、usβ，定子電流isα、isβ以及電機(jī)角速度ω。

第二層為隱含層，其節(jié)點(diǎn)數(shù)m是在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中根據(jù)實(shí)際情況而定的，一般可按經(jīng)驗(yàn)公式m=（輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)+輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)）1/2+a和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的實(shí)際輸出磁鏈ψs（由ψsα和ψsβ計(jì)算合成）與期望輸出磁鏈ψ*s的誤差值來(lái)綜合考慮設(shè)置，其中a為1-10之間的常數(shù)，這里m取為6。對(duì)于隱含層的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)，設(shè)該節(jié)點(diǎn)與輸入各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值為ωij，則其輸出為 yi=f（ΣωijSj+θi），其中 i=1，2，…m；j=1,2,…5；f為神經(jīng)元的非線性作用函數(shù)，選取Sigmoid型變換函數(shù)，即f（x）=1/（1+e-x），x為神經(jīng)元的輸入值；θi為節(jié)點(diǎn)的閾值。

第三層為輸出層，輸出層有2個(gè)單元O1和O2，分別對(duì)應(yīng)ψsα、ψsβ。輸出節(jié)點(diǎn)與隱含層各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重為Tki，節(jié)點(diǎn)閾值為θk，則輸出節(jié)點(diǎn)為：Ok=f（ΣTkiyi+θk）其中 i=1，2，…，m；k=1，2。

2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練就是通過(guò)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整輸入層到隱含層、隱含層到輸出層之間的兩組連接權(quán)值和閾值，即 ωij、θi、Tki、θk，從而使網(wǎng)絡(luò)的誤差逐步減小直至規(guī)定的目標(biāo)精度。在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，考慮到粒子群優(yōu)化（PSO）算法全局尋優(yōu)能力強(qiáng)和BP算法善于局部搜索的特點(diǎn)，本文采用將兩者相結(jié)合的方法，即PSO-BP算法［4］。具體訓(xùn)練過(guò)程如下。

（1）隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)連接權(quán)值ωij、Tki和閾值θi、θk，并對(duì)應(yīng)為一群粒子的相應(yīng)位置xi和速度vi。本文取粒子群體規(guī)模M=80，連接權(quán)值ωij、Tki和閾值 θi、θk的隨機(jī)取值范圍分別選取為［-1，+1］和［-10，+10］。

（2）給定慣性權(quán)重ω，加速因子（或?qū)W習(xí)因子）C1、C2，約束因子α，初始化第i個(gè)粒子目前為止搜索到的最優(yōu)位置（與下面的最好適應(yīng)度值對(duì)應(yīng)）為Pi（i=1，2，…M）；群體所有粒子目前為止搜索到的全局最優(yōu)位置記為Pg。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層輸入信號(hào),對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向計(jì)算，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)（均方誤差）公式f=λ|Ok-Qk|的計(jì)算結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)粒子的適應(yīng)度。其中Ok為網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值，即定子磁鏈ψs；Qk為理想期望輸出磁鏈值，λ為正常數(shù)。

（3）對(duì)每個(gè)粒子，將它的適應(yīng)度和它經(jīng)歷過(guò)的最好位置Pi時(shí)的適應(yīng)度相比較，如果比Pi時(shí)的好，則將其作為當(dāng)前最好位置，將它的適應(yīng)值和全局所經(jīng)歷最好位置Pg時(shí)的適應(yīng)度作比較，若較Pg時(shí)的適應(yīng)度好，則重新設(shè)置Pg的索引號(hào)，并記錄Pg的值，采用公式（4）、（5）對(duì)粒子位置 xi和速度 vi進(jìn)行調(diào)整［8］-［10］。

式中：i=1，2，…，M；慣性權(quán)重ω指示粒子保持運(yùn)動(dòng)慣性大?。患铀僖蜃覥1、C2用來(lái)分別調(diào)節(jié)向全局最優(yōu)粒子和個(gè)體最優(yōu)粒子方向飛行的最大步長(zhǎng)，通常取大于零的常數(shù)；r1、r2為介于［0，1］區(qū)間的隨機(jī)數(shù)，約束因子α的作用是控制速度的權(quán)重。本文取 α=0.8，ω=0.5，C1=C2=2。

（4）粒子群在解空間進(jìn)行搜索，若迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)NCmax（本文取500）時(shí)，則轉(zhuǎn)入步驟3），否則轉(zhuǎn)至步驟 5）。

（5）在粒子群算法全局尋優(yōu)的基礎(chǔ)上，運(yùn)行小步長(zhǎng)反向傳播BP算法，進(jìn)行局部細(xì)致搜索，直至達(dá)到規(guī)定要求的收斂精度（0.001），輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終權(quán)值和閾值，結(jié)束網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

3 模糊開關(guān)狀態(tài)控制器的設(shè)計(jì)

在通常的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中，磁鏈誤差eψ和轉(zhuǎn)矩誤差eT被直接用于逆變器開關(guān)狀態(tài)的選擇，無(wú)法區(qū)分eψ和eT的等級(jí)，不利于解決直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中存在的電機(jī)或負(fù)載參數(shù)變化等不精確和不確定信息的控制問(wèn)題。本文引入模糊控制之后，通過(guò)區(qū)分eψ和eT的大小來(lái)優(yōu)化逆變器開關(guān)狀態(tài)的選擇,從而達(dá)到改善系統(tǒng)性能的目的。

3.1 模糊變量

在模糊控制器中，eψ和eT分別被模糊化為模糊變量 Eψ和 ET，Eψ在論域（-0.01，0.01）上定義 3 個(gè)模糊子集，語(yǔ)言值取為｛N（負(fù)），Z（零），P（正）｝。ET在論域（-2，2）上定義5個(gè)模糊子集，語(yǔ)言值取為｛NL（負(fù)大），NS（負(fù)?。?，Z（零），PS（正小），PL（正大）｝。為增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性，以上兩個(gè)論域中，均采用對(duì)稱的全交疊的三角形隸屬度函數(shù)，如圖3、4所示。

圖3 Eψ的隸屬度函數(shù)

圖4 ET的隸屬度函數(shù)

另一個(gè)輸入量—定子磁鏈位置角θ在論域0-2π 劃分為 12個(gè)模糊子集（θ1-θ12），其變量隸屬度函數(shù)分布如圖5所示。

圖5 θ的隸屬度函數(shù)

模糊控制器的輸出變量對(duì)應(yīng)逆變器的8個(gè)開關(guān)狀態(tài)，即 V0-V7，V0（000）和 V7（111）為兩個(gè)零狀態(tài)，逆變器輸出電壓為零，所以逆變器有效開關(guān)狀態(tài)為6個(gè) ，即 V1（011）、V2（001）、V3（101）、V4（100）、V5（110）、V6（010）。如輸出 V3（101）表示逆變器的三相電壓開關(guān)狀態(tài) SA=1，SB=0，SC=1（1為開通，0為關(guān)斷）。

3.2 模糊規(guī)則及模糊推理［5］

根據(jù)直接轉(zhuǎn)矩控制原理和控制經(jīng)驗(yàn)，可確定180條控制規(guī)則，模糊控制器的每一條控制規(guī)則均使用 Eψ、ET、θ、V 來(lái)描述，其中第 i條規(guī)則為：

模糊推理采用Mamdani規(guī)則，輸出開關(guān)量Vi取最大的隸屬度對(duì)應(yīng)的輸出量作為逆變器的開關(guān)輸出。用公式表示為：

式中：i=1，2…180；μA、μB、μC分別為 Ai、Bi、θi的隸屬度；μV為輸出V的隸屬度。

4 仿真研究

圖6 常規(guī)DTC仿真響應(yīng)曲線

基于上述控制策略，在Matlab/Simulink環(huán)境下建立感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)模型，分別對(duì)常規(guī)DTC以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊DTC進(jìn)行了仿真。仿真用感應(yīng)電機(jī)主要參數(shù)如下：額定功率Pn=2.2kW，額定電壓Un=220V，額定電流In=5A，額定轉(zhuǎn)速nn=1500r/min，定子電阻Rs=2.5Ω，轉(zhuǎn)子電阻Rr=2.76Ω，定子電感Ls=0.06535H，轉(zhuǎn)子電感Lr=0.08014H，定轉(zhuǎn)子互感Lm=0.06265H，轉(zhuǎn)子極對(duì)數(shù)np=3，轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=0.00158kg·m2。如圖6和圖7所示分別為常規(guī)DTC和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊DTC的轉(zhuǎn)矩、磁鏈、轉(zhuǎn)速的響應(yīng)曲線。從圖 6（a）、圖 7（a）明顯得出，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制下的系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)較常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制響應(yīng)平穩(wěn)，速度快，超調(diào)和脈動(dòng)都很小。由圖 7（b）和圖 6（b）比較可以看出，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制下轉(zhuǎn)速?gòu)?上升到60rad/s只需要0.01s，從 60rad/s跳變到 120rad/s也不足 0.01s（約0.0085s），而且轉(zhuǎn)速響應(yīng)較傳統(tǒng)DTC平穩(wěn)、脈動(dòng)小。圖 6（c）和圖 7（c）表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制下的磁鏈瞬時(shí)幅值的脈動(dòng)顯著減小。由此可見，在傳統(tǒng)DTC基礎(chǔ)上引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制后，控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快速、平穩(wěn)，轉(zhuǎn)矩及磁鏈響應(yīng)脈動(dòng)明顯減小，從而使系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，獲得了比常規(guī)DTC更優(yōu)異的動(dòng)、靜態(tài)性能。

圖7 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊DTC仿真響應(yīng)曲線

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)電路中，采用TMS320LF2407A數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制的部分實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8所示?；贒SP的核心控制電路主要負(fù)責(zé)控制算法以及協(xié)調(diào)控制周邊電路，DSP獲得檢測(cè)到的定子電流及電壓信號(hào)后，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制算法和直接轉(zhuǎn)矩控制的計(jì)算 (包括三相/二相變換、磁鏈和轉(zhuǎn)矩計(jì)算、逆變器開關(guān)狀態(tài)的控制等)，最后得到6路PWM控制信號(hào)，經(jīng)驅(qū)動(dòng)隔離后控制作為逆變器的功率模塊IPM。采用CHB5-P型霍爾電流傳感器來(lái)檢測(cè)電流，采用OVW2-2048-2MD型旋轉(zhuǎn)編碼器進(jìn)行轉(zhuǎn)速檢測(cè)。外部擴(kuò)展電路主要完成電壓、電流和速度信號(hào)的檢測(cè)、數(shù)據(jù)顯示以及DSP與上位機(jī)的通信等功能，并對(duì)逆變器IPM發(fā)出的各種故障信號(hào)進(jìn)行綜合處理形成總的故障信號(hào)送入TMS320F2407A的故障中斷入口，用于系統(tǒng)保護(hù)和故障顯示。PC機(jī)采用VB編寫通信界面，主要負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)速和磁鏈的給定以及調(diào)速系統(tǒng)故障顯示等功能。

圖8 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)軟件的開發(fā)采用模塊式結(jié)構(gòu)，包括主程序和中斷服務(wù)程序兩部分。主程序完成DSP的初始化、參數(shù)設(shè)定和故障診斷。要實(shí)現(xiàn)的采樣周期的定時(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等系統(tǒng)的主要功能和控制算法由DSP的定時(shí)器1下溢中斷服務(wù)程序來(lái)完成相應(yīng)的感應(yīng)電機(jī)控制策略。

圖9 轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線、電磁轉(zhuǎn)矩波形及定子磁鏈軌跡

圖9（a）顯示本系統(tǒng)在跟蹤恒定轉(zhuǎn)速1500 r/min穩(wěn)定運(yùn)行并在t=20-30s突加2 N·m負(fù)載時(shí)的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線；圖9（b）、圖9(c)分別為額定運(yùn)行的電磁轉(zhuǎn)矩波形和定子磁鏈軌跡。從圖中可以明顯看出，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)控制的磁鏈波形接近圓形，系統(tǒng)響應(yīng)速度快，有效抑制轉(zhuǎn)速脈動(dòng)、轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)和磁鏈脈動(dòng)，能得到與仿真基本相似的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

6 結(jié)束語(yǔ)

感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)是一個(gè)具有深刻研究意義的的課題。本文在常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制的基礎(chǔ)上，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的直接轉(zhuǎn)矩控制方法。仿真分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的使用有效地降低了系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)、磁鏈脈動(dòng)等，系統(tǒng)具有優(yōu)良的速度、轉(zhuǎn)矩響應(yīng)特性以及較強(qiáng)的魯棒性和控制性能，從而為感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的研究提供一種新的思路和方法，具有良好的應(yīng)用前景。

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