基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩控制

蔡斌軍

(湖南工程學(xué)院應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,湘潭 411101)

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩控制

蔡斌軍

(湖南工程學(xué)院應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,湘潭 411101)

為了改善基于空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能及低速性,分析了傳統(tǒng)SVM-DTC中采用兩個(gè)PI控制器來(lái)產(chǎn)生參考電壓矢量,存在PI控制器參數(shù)難以確定的問(wèn)題,提出了一種基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間矢量調(diào)制(SVM)的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)策略.闡述了產(chǎn)生磁鏈參考電壓矢量的模糊控制器和產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩參考電壓矢量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的具體設(shè)計(jì)過(guò)程,同時(shí)對(duì)該控制方法在基于simulink的仿真軟件和基于DSP2812控制芯片的實(shí)驗(yàn)裝置分別進(jìn)行了仿真與實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)SVMDTC進(jìn)行了比較.仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能好,可有效提高系統(tǒng)的低速性能.

直接轉(zhuǎn)矩控制;空間矢量調(diào)制;模糊控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);低速性

0 引 言

傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制是借助轉(zhuǎn)矩的Bang-Bang控制來(lái)實(shí)現(xiàn)PWM的控制策略.同時(shí)也存在開(kāi)關(guān)頻率不固定的問(wèn)題[1][2],且不可避免會(huì)引起轉(zhuǎn)矩急劇的增加或減少[3].為了解決這些問(wèn)題,采用空間矢量調(diào)制(SVM)技術(shù)[4]的DTC算法極大減小輸出轉(zhuǎn)矩脈動(dòng),且開(kāi)關(guān)頻率得到固定.參考電壓矢量求取是SVM的關(guān)鍵,普遍采用兩個(gè)PI控制器來(lái)調(diào)整定子磁鏈和轉(zhuǎn)矩,以獲得參考電壓矢量.實(shí)際上該方法并不能達(dá)到精確控制的效果,因?yàn)镻I控制依賴于磁鏈和轉(zhuǎn)矩的準(zhǔn)確觀測(cè)[5],特別是低速運(yùn)行時(shí),磁鏈和轉(zhuǎn)矩的不準(zhǔn)確觀測(cè)極大的影響了PI的控制性能.目前,模糊控制在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中[6][7][8]廣泛應(yīng)用,顯示了其魯棒性強(qiáng)的優(yōu)越性.因此,為了提高系統(tǒng)的魯棒性和低速性能,提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩控制方法.

1 DTC系統(tǒng)的控制原理

采用空間矢量的數(shù)學(xué)分析方法,以定子磁場(chǎng)定向,建立在靜止正交定子坐標(biāo)系α-β上的數(shù)學(xué)模型如下,磁鏈方程:

式中:ψsα,ψsβ分別為 α-β 坐標(biāo)系中定子磁鏈的分量;Usα,Us β分別為α-β坐標(biāo)系中定子電壓的分量;isα,isβ分別為α-β坐標(biāo)系中定子電流的分量;Tc-電磁轉(zhuǎn)矩;Rs-定子電阻;p-電機(jī)極對(duì)數(shù);θ-磁鏈角.

直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速運(yùn)行時(shí)采用近似圓形的磁鏈軌跡,通過(guò)檢測(cè)定子電壓和定子電流,經(jīng)坐標(biāo)變換,得到電壓電流,然后用式(1)～式(2)觀測(cè)ψs;用式(3)觀測(cè)轉(zhuǎn)矩 Te,從而實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制.

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng)

2.1 空間矢量調(diào)制的基本原理

空間矢量調(diào)制技術(shù)利用相鄰的基本電壓空間矢量可以合成任意大小和方向的參考電壓矢量,如圖1所示.

圖1 合成參考電壓矢量

相鄰電壓矢量由參考電壓矢量的相位角判定.空間矢量合成的表達(dá)式為:

U1,U2為用于合成的基本電壓矢量;U0為零矢量;Us為合成的參考電壓矢量.且滿足T0=t1+t2+t3,T0為一個(gè)控制周期.

將式(6)轉(zhuǎn)換到靜止坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸上:

θ1和θ2分別為電壓矢量U1和U2與α軸正方向的夾角.矢量作用時(shí)間根據(jù)式(5)和式(6)求取.舉例說(shuō)明,圖1中利用相鄰基本電壓矢量U4和U6合成參考電壓矢量Us.將 θ1=0°和 θ2=60°代入式(6)和式(7),可求得電壓矢量的作用時(shí)間分別為:

2.2 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC控制實(shí)現(xiàn)

傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制不可避免的存在磁鏈和轉(zhuǎn)矩誤差.能夠補(bǔ)償磁鏈和轉(zhuǎn)矩誤差的電壓矢量稱為參考電壓矢量.如何求得參考電壓矢量是SVMDTC算法的核心問(wèn)題.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC控制原理如圖2所示.

圖2 雙模糊SVM-DTC系統(tǒng)方框圖

從以上控制原理框圖可以看出:實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制性能的主要模塊是轉(zhuǎn)矩模糊控制器和磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器;轉(zhuǎn)矩誤差經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)矩模糊控制器得到旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下參考電壓矢量的q軸分量,定子磁鏈誤差經(jīng)過(guò)磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器得到旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下參考電壓矢量的d軸分量.得到的參考電壓矢量是在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的兩個(gè)電壓矢量分量,在將此分量送入SVM之前,先分別轉(zhuǎn)換到靜止的定子坐標(biāo)系下,轉(zhuǎn)換的關(guān)系式如式(10)所示.

式中θ為旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系與兩相靜止坐標(biāo)系橫軸的夾角.轉(zhuǎn)換生成的兩個(gè)在靜止坐標(biāo)系下的分量送入SVM模塊,通過(guò)SVM模塊生成控制逆變器開(kāi)關(guān)狀態(tài)的PWM信號(hào),實(shí)現(xiàn)基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間矢量調(diào)制的直接控制.

3 轉(zhuǎn)矩模糊控制器的設(shè)計(jì)

3.1 變量的模糊化及隸屬度函數(shù)

轉(zhuǎn)矩模糊控制器根據(jù)轉(zhuǎn)矩誤差大小及其變化相應(yīng)的輸出參考電壓矢量的q軸分量Uq定義其輸入、輸出變量.其輸入變量有2個(gè):轉(zhuǎn)矩誤差ET和轉(zhuǎn)矩誤差變化率Δ ET.輸出變量有1個(gè),即參考電壓矢量的q軸分量Uq.ET包含5個(gè)模糊子集(NL,NS,Z,PS,PL),Δ ET有3個(gè)模糊子集(N,Z,P),Uq有5個(gè)模糊子集(NL,NS,Z,PS,PL).轉(zhuǎn)矩模糊控制器的模糊變量ET、Δ ET和Uq的隸屬度函數(shù)分布如圖3所示.

圖3 轉(zhuǎn)矩控制器的模糊變量隸屬度函數(shù)

3.2 模糊控制規(guī)則的建立

根據(jù)SVM-DTC系統(tǒng)的控制原理,直接轉(zhuǎn)矩控制的思想是當(dāng)轉(zhuǎn)矩和磁鏈的誤差值在滯環(huán)比較器的范圍內(nèi),磁鏈或轉(zhuǎn)矩輸出為1或0,通過(guò)磁鏈、轉(zhuǎn)矩的大小進(jìn)行空間矢量的選擇,從而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩的直接控制.比如:當(dāng)存在磁鏈誤差正向較大時(shí),磁鏈比較器的輸出為1,且轉(zhuǎn)矩的誤差為正向較大時(shí),選擇的電壓矢量為U1(011);把此規(guī)律反映到轉(zhuǎn)矩的參考電壓矢量上,于是有當(dāng)存在轉(zhuǎn)矩誤差為正(P)、轉(zhuǎn)矩誤差的變化率為正(P)時(shí),輸出的參考電壓矢量為負(fù)大(NL).根據(jù)這一普遍的變化規(guī)律得出如表1所示轉(zhuǎn)矩的模糊控制規(guī)則,該控制規(guī)則適用于空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng).

表1 磁鏈模糊控制規(guī)則表

模糊規(guī)則采用IF-T HEN形式表示,轉(zhuǎn)矩模糊控制器第i條規(guī)則表示為:

其中 :Ai、Bj、Cij分別為轉(zhuǎn)矩誤差 ET、轉(zhuǎn)矩誤差變化率Δ ET、以及參考電壓矢量q軸分量Uq的子集變量.轉(zhuǎn)矩模糊控制器共有9條模糊控制規(guī)則.

3.3 模糊推理與清晰化

磁鏈/轉(zhuǎn)矩模糊控制器均采用Mamdani模糊推理法,第i確條模糊規(guī)則所對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系,如下式:

由于模糊推理得到的控制量是一個(gè)模糊集合,而被控對(duì)象只能接受精確的控制量,因此必須經(jīng)過(guò)清晰化處理,將模糊控制量采用重心發(fā)轉(zhuǎn)換成精確量實(shí)現(xiàn)控制.

4 磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)

4.1 磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

磁鏈參考電壓矢量Ud采用三層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)重構(gòu)實(shí)現(xiàn).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示:

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

4.2 磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表示任意的非線性函數(shù),三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱含層、輸出層的關(guān)系如下式:

式中k表示輸出單元,j表示隱含層單元,i表示總的輸入單元,v代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的值,y代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,ωij(n)表示從神經(jīng)元i到j(luò)的權(quán)值,f為激活函數(shù).假設(shè)d(n)為神經(jīng)元的期望輸出向量,瞬時(shí)誤差向量為:

目標(biāo)函數(shù)可以定義為:

由最短下降的規(guī)則確定權(quán)值ωlm(n)修正量為:

η為學(xué)習(xí)率,為了保持算法穩(wěn)定,在權(quán)值調(diào)整中引入動(dòng)量因子α:

從理論分析可以證明這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只要隱層數(shù)目足夠多就可以映射任意函數(shù).以平面正交兩相α-β坐標(biāo)系為基礎(chǔ),網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)為磁鏈給定值 ψ*s和磁鏈計(jì)算值ψs,輸出為參考電壓矢量Ud,激活函數(shù)采用tansig,隱層單元定為4個(gè),訓(xùn)練時(shí)根據(jù)學(xué)習(xí)速率和目標(biāo)誤差對(duì)隱層單元的個(gè)數(shù)進(jìn)行調(diào)整.

訓(xùn)練方法采用Matlab6.5中的 trainpbx函數(shù)訓(xùn)練.訓(xùn)練結(jié)果表明,當(dāng)隱層單元個(gè)數(shù)為4時(shí),學(xué)習(xí)速率為0.2,訓(xùn)練200次就可以使目標(biāo)誤差達(dá)到小于0.01.

5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng)仿真與實(shí)驗(yàn)

5.1 仿真及結(jié)果分析

該控制系統(tǒng)主要是以湘潭電機(jī)廠研制的礦山機(jī)械變頻技術(shù)中15 kW電機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制方法為具體的研究對(duì)象,利用Matlab/Simulink仿真軟件搭建了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC控制系統(tǒng)仿真模型,對(duì)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng)的控制原理進(jìn)行驗(yàn)證,電機(jī)的主要參數(shù)為:Pn=15 kW,Un=380 V,Rs=4.35 Ω,Rr=0.435 Ω,Ls=4 mH,Lr=2 mH,p=2,Lm=69.31 mH,J=0.089 kg·m2.具體仿真條件設(shè)定為:負(fù)載啟動(dòng),轉(zhuǎn)速給定值為50 r/min;負(fù)載轉(zhuǎn)矩為0;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng)和傳統(tǒng)的SVM-DTC,系統(tǒng)的仿真參數(shù)相同,仿真時(shí)間設(shè)為0.8 s.

圖5 仿真波形圖

由圖5中的仿真結(jié)果可知,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng),相對(duì)于傳統(tǒng)SVM-DTC系統(tǒng)在低速時(shí),定子磁鏈的更接近圓形,基本沒(méi)有脈動(dòng)量;轉(zhuǎn)速響應(yīng)變快,低速時(shí)很快變得很平緩,電流與轉(zhuǎn)速的脈動(dòng)量較傳統(tǒng)的SVM-DTC系統(tǒng)大大減小;轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度加快,并能很快達(dá)到穩(wěn)定、無(wú)波動(dòng).

5.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的控制方法的正確性,在以TMS320LF2812為控制芯片的控制平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,對(duì)應(yīng)的電機(jī)參數(shù)與仿真參數(shù)相同.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下:

圖6中實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本相近,從而進(jìn)一步驗(yàn)證了基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC系統(tǒng)具有更好的轉(zhuǎn)矩特性和轉(zhuǎn)速特性,并且對(duì)系統(tǒng)的磁鏈誤差有很好的魯棒性,大大提高了控制系統(tǒng)的低速性能,從而證實(shí)了新策略的有效性.

圖6 實(shí)驗(yàn)波形圖

6 結(jié) 語(yǔ)

論文基于模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出一種模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM-DTC控制策略.傳統(tǒng)的SVM-DTC系統(tǒng)采用PI控制器產(chǎn)生參考電壓矢量,采用轉(zhuǎn)矩模糊控制和磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制代替PI控制器,進(jìn)一步提高SVM-DTC系統(tǒng)低速時(shí)的控制性能.通過(guò)與傳統(tǒng)的SVM-DTC系統(tǒng)進(jìn)行了仿真、實(shí)驗(yàn)比較驗(yàn)證.仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制方法能夠大大的減小系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速及磁鏈的脈動(dòng)量,可有效提高系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能,尤其是控制系統(tǒng)的低速性能.

[1]王煥剛,徐文立.一種新型的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2006,24(1):107-111.

[2]何志明,廖 勇,向大為.定子磁鏈觀測(cè)器低通濾波器的改進(jìn)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2008,28(18):61-65.

[3]魏 欣,陳大躍,趙春宇.一種基于占空比控制技術(shù)的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制方案[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2005,25(14):93-97.

[4]魏 欣,陳大躍.基于空間矢量調(diào)制的異步電動(dòng)機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2006,18(2):405-408.

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Direct Torque Control Based on Fuzzy-neural Network Space Vector Modulate

CAI Bin-jun
(College of Applied Techndogy,Hunan Institute of Engineering,Xiangtan 411101,China)

T o improve SVM-DTC system low-speed performance,two PI controllers are used to generate reference voltage vector in conventional SVM-DTC.The parameters of PI controller are difficult to determine.A new direct control(DTC)strategy of induction motors based on fuzzy-neural space vector modulation(SVM)is proposed.The flux fuzzy controller has two inputs(flux error and its change rate)and one output(the flux component of reference voltage vector),while the torque neural network controller has two inputs(flux error and its change rate)and one output(the torque component of reference voltage vector).Simulations are carried out to verify the proposed strategy,and the simulation results are compared with conventional SVM-DTC.The simulation and experiment are carried out based on simulation and DSP2812.The simulation and experiment results verify that fuzzy neural network SVM-DTC is capable of effectively improving the control performance,especially improving SVM-DTC system low-speed performance.

direct torque control;SVM;fuzzy controller;neural network;low-speed performance

TM301.2

A

1671-119X(2011)01-0004-05

2010-09-06

湖南省教育廳科研資助項(xiàng)目(09C261)

蔡斌軍(1976-),男,講師,研究方向:電力電子與電力傳動(dòng)、電機(jī)控制.