基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流電機(jī)控制

張進(jìn)年

文章編號(hào)：2095-6835（2016）13-0075-01

摘 要：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多學(xué)科交叉的前沿技術(shù)。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸被應(yīng)用于交流電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中，它的出現(xiàn)為解決交流電機(jī)中復(fù)雜的非線(xiàn)性、不確定、不確知系統(tǒng)的控制問(wèn)題開(kāi)辟了一條新途徑。以無(wú)刷直流電機(jī)為例，闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其控制系統(tǒng)中的應(yīng)用原理。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；交流電機(jī)；電機(jī)控制；電機(jī)學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：TM383.4+1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.13.075

1 基礎(chǔ)概念

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱(chēng)，它是對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能和特性進(jìn)行理論抽象、簡(jiǎn)化和模擬后構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種信息處理系統(tǒng)，它是由大量的“神經(jīng)元”（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的子節(jié)點(diǎn)）通過(guò)非常豐富且復(fù)雜的連接構(gòu)成的自適應(yīng)非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的非線(xiàn)性自適應(yīng)信息處理能力使其在信息分布存儲(chǔ)、并行處理、模式識(shí)別、智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)學(xué)領(lǐng)域也受到了重視，并在交流電機(jī)控制應(yīng)用中快速發(fā)展。

1.2 無(wú)刷直流電機(jī)

隨著電子技術(shù)的迅速發(fā)展，無(wú)刷直流電機(jī)應(yīng)運(yùn)而生。它是一種直接使用電子換向器的新型電機(jī)，是由永磁材料制造的轉(zhuǎn)子、帶有圈繞組的電子和位置傳感器（可有可無(wú)）組成的。無(wú)刷直流電機(jī)的定子是由許多硅鋼片經(jīng)過(guò)疊壓和軸向沖壓而成的，每個(gè)沖槽內(nèi)都有一定的線(xiàn)圈組成了繞組。與三相異步電動(dòng)機(jī)的繞組結(jié)構(gòu)類(lèi)似，它的繞組結(jié)構(gòu)采用的也是常見(jiàn)的對(duì)稱(chēng)星形接法。通常情況下，無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子由2～8對(duì)永磁體按照N極和S極交替排列在轉(zhuǎn)子四周的。在實(shí)際操作中，操作者為了能夠及時(shí)檢測(cè)無(wú)刷電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子的極性，通常會(huì)在電動(dòng)機(jī)內(nèi)部裝配一個(gè)位置傳感器。

2 無(wú)刷直流電機(jī)的控制特性

2.1 調(diào)速控制

與一般有刷直流電機(jī)的運(yùn)行原理類(lèi)似，在實(shí)際操作中，操作者只簡(jiǎn)單地改變無(wú)刷直流電機(jī)的輸入電壓和勵(lì)磁電流的大?。◤?qiáng)弱）就可以對(duì)它進(jìn)行非常自由的調(diào)速。調(diào)速的空間幅度是由無(wú)刷電動(dòng)機(jī)實(shí)際速度的最低、最高值決定的。由于無(wú)刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)子上粘有永磁體，所以，它的勵(lì)磁一般是固定不變的。也就是說(shuō)，操作者在實(shí)際操作時(shí)不能通過(guò)改變無(wú)刷直流電機(jī)的輸出電壓來(lái)對(duì)它進(jìn)行調(diào)整，只能通過(guò)改變輸入電壓達(dá)到調(diào)速的目的。由此可知，無(wú)刷直流電機(jī)控制遠(yuǎn)比有刷直流電機(jī)靈活、簡(jiǎn)便得多。

2.2 轉(zhuǎn)矩控制

一般情況下，操作者是通過(guò)改變無(wú)刷直流電機(jī)的電流方向獲得穩(wěn)定、持續(xù)的轉(zhuǎn)矩。這個(gè)改變的過(guò)程是非常迅速的。由于無(wú)刷直流電機(jī)的內(nèi)部裝配有位置傳感器，當(dāng)改變它的電流方向時(shí)，位置傳感器會(huì)第一時(shí)間“發(fā)現(xiàn)”，并做出回應(yīng)——向操作者發(fā)出轉(zhuǎn)子位置信號(hào)。當(dāng)然，操作者還可以檢測(cè)無(wú)刷直流電機(jī)的定子繞組的三相端電壓大小、振蕩幅度來(lái)檢測(cè)轉(zhuǎn)子位置信號(hào)。這種檢測(cè)方法不僅簡(jiǎn)化了無(wú)刷直流電機(jī)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，還提高了系統(tǒng)運(yùn)行的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，這種控制方式有效避免了無(wú)刷直流電機(jī)位置傳感器在高溫、冷凍和有腐蝕性物質(zhì)等非正常環(huán)境下發(fā)生的硬件損傷。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)刷直流電機(jī)控制

3.1 控制原理

以離線(xiàn)訓(xùn)練中速度控制為例，在無(wú)刷直流電機(jī)速度控制系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)子位置直接決定了逆變器功率器件的導(dǎo)通順序和實(shí)踐情況。操作者通過(guò)對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)（全稱(chēng)為“徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)”，一個(gè)具有3層結(jié)構(gòu)的前向網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行離線(xiàn)、在線(xiàn)訓(xùn)練，可以獲取無(wú)刷直流電機(jī)電子電壓、繞組電流等在導(dǎo)通狀態(tài)下的非線(xiàn)性映射（Non-Linear Mapping）。隨后，操作者通過(guò)這些非線(xiàn)性映射可以控制無(wú)刷直流電機(jī)的繞組電流。

操作者對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練，可以使它在不同轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩下產(chǎn)生優(yōu)化電流波形，進(jìn)而獲得訓(xùn)練樣本。由于無(wú)刷直流電機(jī)是一種永磁同步電機(jī)，它受電機(jī)參數(shù)、負(fù)載變化的影響比較大。如果忽視這個(gè)問(wèn)題，操作者實(shí)施離線(xiàn)訓(xùn)練就無(wú)法得精確的數(shù)據(jù)。為此，絕大多數(shù)操作者在對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練時(shí)，所采用的訓(xùn)練樣本大多來(lái)自實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。這樣做，能保證離線(xiàn)訓(xùn)練得到RBF網(wǎng)絡(luò)更接近無(wú)刷直流電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。

操作者獲得訓(xùn)練樣本后，可以按照自適應(yīng)訓(xùn)練算法對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練。在自適應(yīng)訓(xùn)練算法的選擇方面，操作者可以選擇徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)訓(xùn)練算法、映射數(shù)據(jù)庫(kù)的攝動(dòng)法與遺傳算法等。但是，無(wú)論選擇何種算法，都要進(jìn)行有效性驗(yàn)證。一般來(lái)說(shuō)，操作者可利用計(jì)算機(jī)中的MATLAB實(shí)現(xiàn)。MATLAB是一種強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件，它的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，指令表達(dá)式與工程、數(shù)學(xué)中常用的形式類(lèi)似。

訓(xùn)練完成后，操作者可以確定RBF網(wǎng)絡(luò)隱層單元數(shù)和位置信息等，進(jìn)而獲取RBF網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)。

3.2 控制要點(diǎn)

通常情況下，操作者利用神經(jīng)網(wǎng)路原理控制無(wú)刷直流電機(jī)的速度時(shí)，可以直接利用文中提到的自適應(yīng)訓(xùn)練算法，以輕松地達(dá)到控制目的。在這一過(guò)程中，操作者沒(méi)有必要把太多的時(shí)間和精力投入到計(jì)算無(wú)刷直流電機(jī)系統(tǒng)的各項(xiàng)具體參數(shù)上，即使獲取了相關(guān)參數(shù)，對(duì)于實(shí)際速度的控制也起不到很大的作用。

在實(shí)際控制過(guò)程中，操作者習(xí)慣用小波變換的方法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)的控制效果。因此，操作者可以有效利用小波變換的多分辨率特性（也稱(chēng)為“多尺度特性”）。在控制過(guò)程中，操作者可以由粗到細(xì)地觀察無(wú)刷直流電機(jī)位置傳感器的位置信號(hào)，準(zhǔn)確把握瞬時(shí)發(fā)出的位置信號(hào)，分析信號(hào)產(chǎn)生的時(shí)間點(diǎn)和時(shí)長(zhǎng)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)適應(yīng)能力，操作者應(yīng)當(dāng)發(fā)揮它的這一特性解決無(wú)刷直流電機(jī)單閉環(huán)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過(guò)程中的轉(zhuǎn)矩控制問(wèn)題，進(jìn)而使電機(jī)構(gòu)成轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)。

在在線(xiàn)狀態(tài)下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自主學(xué)習(xí)各種控制標(biāo)準(zhǔn)、先進(jìn)算法、函數(shù)與模型等。這對(duì)操作者利用它控制無(wú)刷直流電機(jī)是非常有利的。因此，操作者應(yīng)當(dāng)盡可能地讓無(wú)刷直流電機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處于在線(xiàn)狀態(tài)。

參考文獻(xiàn)

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〔編輯：白潔〕