雙饋發(fā)電系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速辨識*

李 嵐， 喻明江

(太原理工大學(xué)電氣與動力工程學(xué)院，山西太原 030024)

0 引言

無速度傳感器雙饋發(fā)電系統(tǒng)轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確辨識對高性能的矢量控制非常重要。目前，雙饋發(fā)電系統(tǒng)轉(zhuǎn)速辨識常采用模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(Model Reference Adaptive System，MRAS)。文獻(xiàn)［1］以靜止α-β兩相坐標(biāo)系轉(zhuǎn)子磁鏈的電壓模型作為參考模型、電流模型作為可調(diào)模型，仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提策略的正確性;文獻(xiàn)［2］利用小信號模型分析和設(shè)計(jì)了MRAS觀測器，穩(wěn)態(tài)和動態(tài)試驗(yàn)證明了所提方法的有效性。但是，MRAS在低速和動態(tài)情況下轉(zhuǎn)速辨識精度會相應(yīng)下降［3-4］;另外，自適應(yīng)控制是一種基于數(shù)學(xué)模型的控制方法，電機(jī)參數(shù)的時變性也會給轉(zhuǎn)速辨識帶來一定誤差，影響系統(tǒng)的控制精度。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過嚴(yán)格的訓(xùn)練后，具有對非線性系統(tǒng)進(jìn)行辨識的能力，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雙饋發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行辨識，能使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較準(zhǔn)確地反映電機(jī)轉(zhuǎn)速。本文根據(jù)雙饋發(fā)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，建立了基于MRAS的參考模型和可調(diào)模型，利用后項(xiàng)差分法推導(dǎo)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS可調(diào)模型，并用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可調(diào)模型中的磁鏈運(yùn)算，通過誤差反傳算法對兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得出雙饋發(fā)電機(jī)的辨識轉(zhuǎn)速。對雙饋發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS辨識轉(zhuǎn)速能反映實(shí)際轉(zhuǎn)速，且辨識精度得到了有效提高。

1 轉(zhuǎn)速辨識模型

模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。參考模型和可調(diào)模型(自適應(yīng)模型)被相同的外部輸入所激勵，X和X^分別是參考模型和可調(diào)模型的狀態(tài)矢量。參考模型用其狀態(tài)X規(guī)定了一個給定的性能指標(biāo)，該性能指標(biāo)與測得的可調(diào)模型性能X^比較后，將其差值矢量e輸入自適應(yīng)機(jī)構(gòu)，由自適應(yīng)機(jī)構(gòu)來修正可調(diào)模型的參數(shù)，使得其狀態(tài)X^能夠快速而穩(wěn)定地逼近X，使差值趨于零［5］。

圖1 MRAS基本結(jié)構(gòu)

雙饋發(fā)電機(jī)定子繞組采用發(fā)電機(jī)慣例、轉(zhuǎn)子繞組采用電動機(jī)慣例的情況下，兩相靜止α-β坐標(biāo)系下，電壓、磁鏈基本方程為

式中:uαs、uβs，uαr、uβr——定、轉(zhuǎn)子電壓的 α、β 軸分量;

iαs、iβs，iαr、iβr——定、轉(zhuǎn)子電流的 α、β 軸分量;

Ψαs、Ψβs，Ψαr、Ψβr——定、轉(zhuǎn)子磁鏈的 α、β軸分量;

Rs、Rr——定、轉(zhuǎn)子繞組電阻;

Ls、Lr——α、β 坐標(biāo)系下兩相定、轉(zhuǎn)子繞組的自感;

Lm——α、β坐標(biāo)系下同軸定、轉(zhuǎn)子繞組間的等效互感;

ωr——轉(zhuǎn)子角速度;

p——微分算子。

根據(jù)式(1)、(2)，可得到兩種形式的轉(zhuǎn)子磁鏈模型:

式(3)不含辨識值，將其作為參考模型，由它表示的電機(jī)狀態(tài)與實(shí)際相符，即轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)菧?zhǔn)確的;式(4)含有辨識值ωr，將其作為可調(diào)模型，在該模型中，假定電機(jī)參數(shù)是不變的，ωr是可調(diào)參數(shù)，即需要辨識的參數(shù)，由可調(diào)模型可估計(jì)出轉(zhuǎn)子磁鏈。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)速辨識可調(diào)模型

將式(3)作為轉(zhuǎn)速辨識參考模型，用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造式(4)所表示的可調(diào)模型。

采用后項(xiàng)差分法對式(4)進(jìn)行離散化處理，得到可調(diào)模型的離散化狀態(tài)方程:

式中:Ts——采樣周期;

k——步數(shù)。

因此，轉(zhuǎn)子磁鏈的估計(jì)值為

式(6)可簡化為如下形式:

根據(jù)式(7)，利用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代替可調(diào)模型，如圖2所示。四個輸入節(jié)點(diǎn)分別代表轉(zhuǎn)子電壓、轉(zhuǎn)子磁鏈及定子電流的過去值，輸出是目前估計(jì)的轉(zhuǎn)子磁鏈值，權(quán)值w2正比于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的可調(diào)模型

參考模型輸出與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的偏差為

如果由可調(diào)模型估計(jì)的轉(zhuǎn)子磁鏈與參考模型確定的相同，即e(k)=0，則轉(zhuǎn)速估計(jì)值ω^r一定與實(shí)際值ωr一致;如果兩者存在偏差，則說明轉(zhuǎn)速估計(jì)值ω^r一定與實(shí)際值ωr不一致，此時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值調(diào)整，最終使轉(zhuǎn)速估計(jì)值ω^r與實(shí)際值ωr相等。

定義誤差函數(shù):

權(quán)值變化:

將式(6)、(9)代入式(10)，可得:

因?yàn)闄?quán)值w2正比于ωr，又由:

可得轉(zhuǎn)速辨識值:

3 雙饋發(fā)電系統(tǒng)仿真

將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS轉(zhuǎn)速辨識方法應(yīng)用于雙饋發(fā)電系統(tǒng)。圖3所示為基于定子磁場定向的雙饋發(fā)電機(jī)勵磁系統(tǒng)轉(zhuǎn)子側(cè)矢量控制原理框圖。建立了相應(yīng)的MATLAB仿真模型，重點(diǎn)對發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速特性進(jìn)行仿真，并與基于MRAS辨識雙饋發(fā)電系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速特性進(jìn)行比較。

當(dāng)發(fā)電機(jī)工作在亞同步、同步、超同步狀態(tài)時，設(shè)定給定轉(zhuǎn)速分別為=1 350 r/min、=1 500 r/min=1 700 r/min時，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速仿真波形分別如圖4、5、6所示。

圖3 雙饋發(fā)電勵磁系統(tǒng)

圖4 n*r=1 350 r/min時轉(zhuǎn)速波形

圖5 n*r=1 500 r/min時轉(zhuǎn)速波形

圖6 n*r=1 700 r/min時轉(zhuǎn)速波形

4 結(jié)語

從仿真結(jié)果可以看出:在起動過程中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS辨識轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速稍有偏差，但與基于MRAS辨識方法相比，偏差減小;進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS辨識轉(zhuǎn)速能夠跟隨實(shí)際轉(zhuǎn)速，但MRAS辨識轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速之間存在一定的偏差。因此，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAS辨識雙饋發(fā)電機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速，可以使轉(zhuǎn)速辨識精度得到有效提高。

［1］秦濤，呂躍剛，肖運(yùn)啟，等.基于模型參考自適應(yīng)的無速度傳感器雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組控制技術(shù)研究［J］.現(xiàn)代電力，2008，25(4):64-70.

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