喬維德

（常州市廣播電視大學，江蘇 常州 213001）

1 引言

感應電機（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)的感應電機矢量控制系統(tǒng)相比，不僅具有控制直接、計算過程簡化的特點，而且在一定程度上克服了矢量控制中控制結(jié)構(gòu)復雜，系統(tǒng)易受電機參數(shù)變化和外界因素擾動影響等問題。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，而且在感應電機運行一段時間后，電機溫度升高，定子電阻的阻值發(fā)生變化，使定子磁鏈的估計精度降低,從而導致電磁轉(zhuǎn)矩出現(xiàn)較大的脈動。此外，逆變器開關狀態(tài)的選擇也會影響轉(zhuǎn)矩脈動的大小與系統(tǒng)的控制性能。因此，為了抑制轉(zhuǎn)矩脈動，有效提高感應電機直接轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能，本文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯的感應電機直接轉(zhuǎn)矩控制策略，即利用神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)造定子磁鏈觀測器，應用模糊邏輯推理設計逆變器狀態(tài)開關選擇器，從而使感應電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)獲得較強的魯棒性和優(yōu)良的動態(tài)性能，對此進行了仿真分析,并利用TMS320F2407A數(shù)字信號處理（DSP）芯片進行實驗驗證。

2 感應電機神經(jīng)網(wǎng)絡模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

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

感應電機神經(jīng)網(wǎng)絡模糊直接轉(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為實際轉(zhuǎn)子角速度為給定電磁轉(zhuǎn)矩，Te為實際電磁轉(zhuǎn)矩為給定定子磁鏈，ψsα、ψsβ為定子磁鏈在 α-β坐標中的分量；usα、usβ為電壓在 α-β 坐標中的分量；isα、isβ為電流在α-β坐標中的分量；θ為磁鏈位置角。

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

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。將給定的電機轉(zhuǎn)矩、磁鏈值和實際計算值Te、ψs相比較得到的轉(zhuǎn)矩誤差eT、磁鏈誤差eψ直接用于開關狀態(tài)的選擇，這里引入模糊控制邏輯后，則可以通過區(qū)分eT和eψ的大小作出不同決策來優(yōu)化輸出開關狀態(tài)，并經(jīng)逆變器控制IM定子的三相電壓和電流，使電機能按控制要求輸出轉(zhuǎn)矩，最終達到調(diào)速的目的。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡定子磁鏈觀測器的設計

2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

應用三層前向BP網(wǎng)絡設計定子磁鏈觀測器，神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型圖

第一層為輸入層，輸入層的各個節(jié)點直接與輸入變量連接，其節(jié)點數(shù)取決于輸入信號，輸入信號共有 5 個，即 S1-S5，分別對應定子電壓 usα、usβ，定子電流isα、isβ以及電機角速度ω。

第二層為隱含層，其節(jié)點數(shù)m是在網(wǎng)絡學習過程中根據(jù)實際情況而定的，一般可按經(jīng)驗公式m=（輸入節(jié)點數(shù)+輸出節(jié)點數(shù)）1/2+a和神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中的實際輸出磁鏈ψs（由ψsα和ψsβ計算合成）與期望輸出磁鏈ψ*s的誤差值來綜合考慮設置，其中a為1-10之間的常數(shù)，這里m取為6。對于隱含層的第i個節(jié)點，設該節(jié)點與輸入各節(jié)點的連接權值為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)點的閾值。

第三層為輸出層，輸出層有2個單元O1和O2，分別對應ψsα、ψsβ。輸出節(jié)點與隱含層各節(jié)點的連接權重為Tki，節(jié)點閾值為θk，則輸出節(jié)點為：Ok=f（ΣTkiyi+θk）其中 i=1，2，…，m；k=1，2。

2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練

神經(jīng)網(wǎng)絡的學習訓練就是通過訓練樣本的學習，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值和閾值，即 ωij、θi、Tki、θk，從而使網(wǎng)絡的誤差逐步減小直至規(guī)定的目標精度。在對神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時，考慮到粒子群優(yōu)化（PSO）算法全局尋優(yōu)能力強和BP算法善于局部搜索的特點，本文采用將兩者相結(jié)合的方法，即PSO-BP算法［4］。具體訓練過程如下。

（1）隨機初始化神經(jīng)網(wǎng)絡的各個連接權值ωij、Tki和閾值θi、θk，并對應為一群粒子的相應位置xi和速度vi。本文取粒子群體規(guī)模M=80，連接權值ωij、Tki和閾值 θi、θk的隨機取值范圍分別選取為［-1，+1］和［-10，+10］。

（2）給定慣性權重ω，加速因子（或?qū)W習因子）C1、C2，約束因子α，初始化第i個粒子目前為止搜索到的最優(yōu)位置（與下面的最好適應度值對應）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)絡輸入層輸入信號,對網(wǎng)絡進行前向計算，并根據(jù)適應度函數(shù)（均方誤差）公式f=λ|Ok-Qk|的計算結(jié)果來評價每個粒子的適應度。其中Ok為網(wǎng)絡實際輸出值，即定子磁鏈ψs；Qk為理想期望輸出磁鏈值，λ為正常數(shù)。

（3）對每個粒子，將它的適應度和它經(jīng)歷過的最好位置Pi時的適應度相比較，如果比Pi時的好，則將其作為當前最好位置，將它的適應值和全局所經(jīng)歷最好位置Pg時的適應度作比較，若較Pg時的適應度好，則重新設置Pg的索引號，并記錄Pg的值，采用公式（4）、（5）對粒子位置 xi和速度 vi進行調(diào)整［8］-［10］。

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

（4）粒子群在解空間進行搜索，若迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)NCmax（本文取500）時，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)的基礎上，運行小步長反向傳播BP算法，進行局部細致搜索，直至達到規(guī)定要求的收斂精度（0.001），輸出神經(jīng)網(wǎng)絡的最終權值和閾值，結(jié)束網(wǎng)絡訓練。

3 模糊開關狀態(tài)控制器的設計

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狀態(tài)的選擇，無法區(qū)分eψ和eT的等級，不利于解決直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中存在的電機或負載參數(shù)變化等不精確和不確定信息的控制問題。本文引入模糊控制之后，通過區(qū)分eψ和eT的大小來優(yōu)化逆變器開關狀態(tài)的選擇,從而達到改善系統(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 個模糊子集，語言值取為｛N（負），Z（零），P（正）｝。ET在論域（-2，2）上定義5個模糊子集，語言值取為｛NL（負大），NS（負?。琙（零），PS（正小），PL（正大）｝。為增強系統(tǒng)魯棒性，以上兩個論域中，均采用對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)

另一個輸入量—定子磁鏈位置角θ在論域0-2π 劃分為 12個模糊子集（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應逆變器的8個開關狀態(tài)，即 V0-V7，V0（000）和 V7（111）為兩個零狀態(tài)，逆變器輸出電壓為零，所以逆變器有效開關狀態(tài)為6個 ，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狀態(tài) SA=1，SB=0，SC=1（1為開通，0為關斷）。

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，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，輸出開關量Vi取最大的隸屬度對應的輸出量作為逆變器的開關輸出。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仿真響應曲線

基于上述控制策略，在Matlab/Simulink環(huán)境下建立感應電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)模型，分別對常規(guī)DTC以及神經(jīng)網(wǎng)絡模糊DTC進行了仿真。仿真用感應電機主要參數(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)子極對數(shù)np=3，轉(zhuǎn)動慣量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)絡模糊DTC的轉(zhuǎn)矩、磁鏈、轉(zhuǎn)速的響應曲線。從圖 6（a）、圖 7（a）明顯得出，基于神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制下的系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩響應較常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制響應平穩(wěn)，速度快，超調(diào)和脈動都很小。由圖 7（b）和圖 6（b）比較可以看出，在神經(jīng)網(wǎng)絡模糊直接轉(zhuǎn)矩控制下轉(zhuǎn)速從0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)速響應較傳統(tǒng)DTC平穩(wěn)、脈動小。圖 6（c）和圖 7（c）表明，神經(jīng)網(wǎng)絡模糊直接轉(zhuǎn)矩控制下的磁鏈瞬時幅值的脈動顯著減小。由此可見，在傳統(tǒng)DTC基礎上引入神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制后，控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩響應快速、平穩(wěn)，轉(zhuǎn)矩及磁鏈響應脈動明顯減小，從而使系統(tǒng)運行穩(wěn)定，獲得了比常規(guī)DTC更優(yōu)異的動、靜態(tài)性能。

圖7 基于神經(jīng)網(wǎng)絡模糊DTC仿真響應曲線

5 實驗驗證

實驗電路中，采用TMS320LF2407A數(shù)字信號處理器（DSP）完成神經(jīng)網(wǎng)絡模糊直接轉(zhuǎn)矩控制的部分實驗。實驗控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8所示。基于DSP的核心控制電路主要負責控制算法以及協(xié)調(diào)控制周邊電路，DSP獲得檢測到的定子電流及電壓信號后，完成神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制算法和直接轉(zhuǎn)矩控制的計算 (包括三相/二相變換、磁鏈和轉(zhuǎn)矩計算、逆變器開關狀態(tài)的控制等)，最后得到6路PWM控制信號，經(jīng)驅(qū)動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檢測電流，采用OVW2-2048-2MD型旋轉(zhuǎn)編碼器進行轉(zhuǎn)速檢測。外部擴展電路主要完成電壓、電流和速度信號的檢測、數(shù)據(jù)顯示以及DSP與上位機的通信等功能，并對逆變器IPM發(fā)出的各種故障信號進行綜合處理形成總的故障信號送入TMS320F2407A的故障中斷入口，用于系統(tǒng)保護和故障顯示。PC機采用VB編寫通信界面，主要負責轉(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

本實驗系統(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程序兩部分。主程序完成DSP的初始化、參數(shù)設定和故障診斷。要實現(xiàn)的采樣周期的定時、神經(jīng)網(wǎng)絡、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的定時器1下溢中斷服務程序來完成相應的感應電機控制策略。

圖9 轉(zhuǎn)速響應曲線、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)定運行并在t=20-30s突加2 N·m負載時的轉(zhuǎn)速響應曲線；圖9（b）、圖9(c)分別為額定運行的電磁轉(zhuǎn)矩波形和定子磁鏈軌跡。從圖中可以明顯看出，經(jīng)過系統(tǒng)控制的磁鏈波形接近圓形，系統(tǒng)響應速度快，有效抑制轉(zhuǎn)速脈動、轉(zhuǎn)矩脈動和磁鏈脈動，能得到與仿真基本相似的實驗結(jié)果。

6 結(jié)束語

感應電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)是一個具有深刻研究意義的的課題。本文在常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制的基礎上，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯的直接轉(zhuǎn)矩控制方法。仿真分析與實驗結(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、磁鏈脈動等，系統(tǒng)具有優(yōu)良的速度、轉(zhuǎn)矩響應特性以及較強的魯棒性和控制性能，從而為感應電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的研究提供一種新的思路和方法，具有良好的應用前景。

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