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    基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)

    2016-10-13 02:56:27施偉鋒
    船電技術(shù) 2016年8期
    關(guān)鍵詞:神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)同步電機(jī)永磁

    周 炎,施偉鋒,張 威

    ?

    基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)

    周 炎,施偉鋒,張 威

    (上海海事大學(xué)物流工程學(xué)院,上海 201306)

    永磁同步電機(jī)(PMSM)數(shù)學(xué)模型是非線性、強(qiáng)耦合、多變量的。傳統(tǒng)的矢量控制采用雙閉環(huán)控制,轉(zhuǎn)速環(huán)和電流環(huán)都是采用的傳統(tǒng)的PID控制器。針對(duì)PID控制方法的不足,提出一種基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線辨識(shí)的單神經(jīng)元PID模型參考自適應(yīng)控制方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,提高系統(tǒng)對(duì)環(huán)境改變的穩(wěn)定性,仿真實(shí)驗(yàn)表明,系統(tǒng)很好的實(shí)現(xiàn)了給定速度參考模型的自適應(yīng)跟蹤,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,能適應(yīng)環(huán)境變化,具有較強(qiáng)的魯棒性。

    永磁同步電機(jī)矢量控制單神經(jīng)元徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    0 引言

    永磁同步電機(jī)(PMSM)由于具有機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)單、損耗小、效率高等優(yōu)點(diǎn),在航空航天,船舶推進(jìn)、醫(yī)療機(jī)械、機(jī)械制造等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。PMSM本身具有多變量、變參數(shù)、強(qiáng)耦合、非線性等特性。在實(shí)際工作時(shí),矢量控制一般采用電流環(huán)、速度環(huán),控制器則采用傳統(tǒng)的PID控制器,而傳統(tǒng)的線性PID控制器往往不能很好的滿足控制系統(tǒng)的高性能要求。傳統(tǒng)的PID控制的比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)依賴于PMSM控制過程的動(dòng)態(tài)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn),一旦固化就難以修改,而PMSM控制系統(tǒng)的負(fù)載變化、外部干擾、內(nèi)部擾動(dòng)等不確定因素引起整個(gè)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性變化時(shí),之前所給的參數(shù)就無法達(dá)到很好的控制效果。

    近年來由于計(jì)算機(jī)智能技術(shù)的進(jìn)步,關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演技逐步活躍并已應(yīng)用于電氣系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域。徑向基函數(shù)(RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能控制的一種途徑,具有收斂速度快、全局逼近能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在解決非線性和不確定系統(tǒng)的控制方面應(yīng)用廣泛并且性能優(yōu)良。單神經(jīng)元自適應(yīng)智能控制器是傳統(tǒng) PID 控制器的改進(jìn)形式,具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單并且能適應(yīng)環(huán)境變化,有較強(qiáng)的魯棒性,能克服常規(guī)控制器在控制非線性系統(tǒng)時(shí)隨動(dòng)性差的缺點(diǎn)。因此,將 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單神經(jīng)元自適應(yīng)智能 PID 控制器相結(jié)合用于永磁同步電機(jī)的控制有著實(shí)際的研究意義

    本文提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)的永磁同步電機(jī)單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的性能。

    1 永磁同步電機(jī)矢量控制模型

    永磁同步電機(jī)的電壓方程模型為:

    電磁轉(zhuǎn)矩方程為:

    機(jī)械運(yùn)動(dòng)方程為:

    建立在轉(zhuǎn)子坐標(biāo)系的永磁同步電機(jī),在基速一下恒轉(zhuǎn)矩運(yùn)行中,一般采用把定子電流矢量控制在軸的控制方式,是電磁轉(zhuǎn)矩與軸定子電流成比例。簡(jiǎn)化控制框圖如圖1。

    圖1矢量控制系統(tǒng)框圖

    加入零階保持器,對(duì)上式進(jìn)行z變換,的離散方程為:

    2 傳統(tǒng)PID控制器數(shù)學(xué)模型

    傳統(tǒng)PID控制器是一種線性控制器,其原理如下。模擬PID控制規(guī)律為:

    對(duì)上式的模擬PID控制規(guī)律進(jìn)行離散化處理,得到離散PID控制規(guī)律為:

    得到增量式PID算法:

    在傳統(tǒng)的控制方法中,PID的三個(gè)參數(shù)的優(yōu)劣勢(shì)影響著PID控制器的性能,隨著工業(yè)的發(fā)展工業(yè)控制過程越來越負(fù)載,具有非線性,傳統(tǒng)的PID控制器參數(shù)的選取效果不理想,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近非線性的能力。本文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID控制器的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行自整定,行程具有自整定能力的PID控制器。

    3 單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器

    傳統(tǒng)PID控制器在系統(tǒng)參數(shù)變化不大的情況下,控制效果不錯(cuò),但是當(dāng)實(shí)際被控對(duì)象存在干擾,具有非線性時(shí),器控制效果不好。單神經(jīng)元PID控制器具有自學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力,能很好的改善典型非線性時(shí)變對(duì)象的動(dòng)態(tài)性質(zhì),保證系統(tǒng)在最佳的狀態(tài)下運(yùn)行。

    神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制誤差為:

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為:

    神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)輸出為:

    與傳統(tǒng)PID控制比較可知,1()、2()、3()分別相當(dāng)于PID控制器的比例、微分、積分項(xiàng)。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法采用delta學(xué)習(xí)規(guī)律:

    4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層數(shù)為3層,分別為輸入層,隱含層和輸出層,典型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2。

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

    在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中采用Jacobian信息的辨識(shí)算法,為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,為RBF網(wǎng)絡(luò)的徑向基向量。其中為輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù);為隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù);為高斯基函數(shù):

    其中,網(wǎng)絡(luò)的第個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心矢量為。

    網(wǎng)絡(luò)的基寬向量為:

    辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)的輸出為:

    辨識(shí)的性能指標(biāo)函數(shù)為:

    根據(jù)梯度下降法,輸出權(quán),節(jié)點(diǎn)中心及節(jié)點(diǎn)基寬參數(shù)的更新算法如下:

    上式中,為運(yùn)算次數(shù);為學(xué)習(xí)率,為動(dòng)量因子,其值大于零,用于調(diào)整學(xué)習(xí)的收斂速度。

    Jacobian算法為:

    5 仿真實(shí)驗(yàn)

    由上理論,在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入層包括2個(gè)變量,即控制變量,系統(tǒng)輸出變量,單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸入為,,輸出為PID三個(gè)參數(shù)的變化量。本文的仿真環(huán)境是MATLAB,由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能用簡(jiǎn)單的傳遞函數(shù)表示,所以用M文件編輯。用于仿真的永磁同步電機(jī)的參數(shù)如下:極對(duì)數(shù),粘性阻尼系數(shù),轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,采樣時(shí)間,定轉(zhuǎn)子軸互感,永磁體的等效軸勵(lì)磁電流,利用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)得到Jacobian信息,應(yīng)用最優(yōu)二次型性能指標(biāo)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行仿真研究。

    圖3 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖

    6 結(jié)論

    本文將基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)器與單神經(jīng)PID控制器結(jié)合起來應(yīng)用到永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)速控制當(dāng)中,很好的利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)能力。并且借助最優(yōu)控制當(dāng)中的二次型性能指標(biāo)函數(shù)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接參數(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)誤差的約束控制。由結(jié)果表明,該方法學(xué)習(xí)速度快,穩(wěn)定性好,具有很好的抗干擾能力。

    由圖4和圖5可見,采用RBF辨識(shí)的神經(jīng)元速度控制器能迅速跟蹤速度給定信號(hào),RBF辨識(shí)器也很快的辨識(shí)出對(duì)象的模型。

    圖4基于RBF網(wǎng)絡(luò)的PID跟蹤階躍信號(hào)

    圖5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)果

    圖6和圖7為在采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)控制器下,在1 s時(shí)突加負(fù)載=2 N×m,產(chǎn)生的偏差,而且在0.1 s之后就恢復(fù)了。得出RBF控制器輸出的轉(zhuǎn)速信號(hào)能很好地跟蹤給定信號(hào)。

    圖6 突加負(fù)載轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

    參考文獻(xiàn):

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    [7] Sun, Xiaodong; Zhu, Huangqiu. Neuron PID control for a BPMSM based on RBF neural network on-line identification[J]. Asian Journal of Control, 2013 1772-1784.

    Vector Control System of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on RBF Neural Network

    Zhou Yan, Shi Weifeng, Zhang Wei

    (Logistics Engineering College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

    TM351

    A

    1003-4862(2016)08-0073-04

    2016-03-29

    周炎(1992-),男,碩士。研究方向:船舶推進(jìn)系統(tǒng)的智能控制。

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