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        基于感應(yīng)電機(jī)控制系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

        2011-05-11 03:25:16
        制造業(yè)自動(dòng)化 2011年7期
        關(guān)鍵詞:隱層模糊控制電動(dòng)機(jī)

        劉 偉

        (江蘇技術(shù)師范學(xué)院 電氣信息工程學(xué)院,常州 213001)

        基于感應(yīng)電機(jī)控制系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

        劉 偉

        (江蘇技術(shù)師范學(xué)院 電氣信息工程學(xué)院,常州 213001)

        0 引言

        交流伺服系統(tǒng)當(dāng)中的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)是高階、強(qiáng)耦合、非線性的,由于其參數(shù)是時(shí)變的、以及在負(fù)載干擾等非線性因素的影響下,實(shí)際系統(tǒng)很難用其精確的數(shù)學(xué)模型來描述。而感應(yīng)電動(dòng)機(jī)以其容量體積比高,過載能力強(qiáng),輸出轉(zhuǎn)矩大,無電刷,無需經(jīng)常維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)而得到越來越多地廣泛應(yīng)用。

        交流伺服系統(tǒng)一般是以足夠的位置控制精度(定位精度)、位置跟蹤精度(位置跟蹤誤差)和足夠的跟蹤速度來作為它的主要控制目標(biāo)。常規(guī)的變結(jié)構(gòu)控制以及模糊監(jiān)督控制都有一個(gè)共同的問題,就是“抖振”現(xiàn)象。為了克服這個(gè)問題,有人研究過模糊變結(jié)構(gòu)控制[1]。基于感應(yīng)電動(dòng)機(jī)解耦數(shù)學(xué)模型而提出的解耦變結(jié)構(gòu)控制原理也是一種新型的交流控制策略[2,3],其解耦變結(jié)構(gòu)控制器的設(shè)計(jì)方法不需要被控制對(duì)象有精確的數(shù)學(xué)模型,且能有很好的抗干擾性和很強(qiáng)的魯棒性。如在解耦變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中加入模糊控制,更能有效地抑制和消除抖振,提高控制系統(tǒng)的性能[3]。

        模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者的優(yōu)勢(shì),使控制系統(tǒng)具有模糊推理和自學(xué)習(xí)、自組織的能力,變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過在訓(xùn)練中不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),一方面提高了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,找到網(wǎng)絡(luò)的較佳結(jié)構(gòu),另一方面又可以有效地克服一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部值的難題[4]。

        1 交流解耦變結(jié)構(gòu)控制

        基于對(duì)稱鼠籠式感應(yīng)電動(dòng)機(jī)在同步軸系之中的數(shù)學(xué)模型,可以導(dǎo)出易于實(shí)現(xiàn)的解耦條件以及為實(shí)現(xiàn)定子側(cè)的完全解耦所需的控制。

        其中,ild,i1q為定子電流的d,q軸分量,ωsl為滑差頻率;r1,L1為定子電阻和電感;;r2,L2為轉(zhuǎn)子電阻和電感;Lσ為定轉(zhuǎn)子間漏抗,且Lσ=σL1,σ=1-k2,k為定轉(zhuǎn)子間耦合系數(shù);ωs為電源頻率;e1d,e1q分別為電機(jī)電勢(shì)在d,q軸的分量[3,4]。

        由于r2容易隨溫度變化而發(fā)生變化,從而影響了解耦控制系統(tǒng)的性能,轉(zhuǎn)子電阻的變化對(duì)解耦控制的影響可以作為干擾量h1,h2。感應(yīng)電動(dòng)機(jī)在完全解耦條件下的數(shù)學(xué)模型為:

        2 變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

        解耦變結(jié)構(gòu)控制策略采用如下的控制規(guī)律:

        式中,C是控制參數(shù)針,uif(i=1,2,3)是模糊控制量。

        在采用模糊控制的解耦變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中,采用如下的模糊控制規(guī)則:

        1)C是正定陣;

        2)

        模糊控制采用變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn),采用變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流解耦變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流解耦變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖

        變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2 變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)圖

        3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊規(guī)則的調(diào)整

        變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VS-FNN)控制器是三層前向網(wǎng)絡(luò),由于隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否收斂于局部極值點(diǎn),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中改變隱層節(jié)點(diǎn)的方法,可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,并有效地避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極值。隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由少到多的變結(jié)構(gòu)過程是模糊規(guī)則由粗到精的學(xué)習(xí)過程,體現(xiàn)了先粗略掌握學(xué)習(xí)對(duì)象的概貌,然后不斷細(xì)分,不斷提高學(xué)習(xí)精度的學(xué)習(xí)規(guī)律,變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

        圖3 變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

        對(duì)于變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VS-FNN)的隱層,有輸入輸出方程:

        對(duì)于比昂模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VS-FNN)的輸出層,有輸入輸出方程:

        計(jì)算變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VS-FNN)的輸出層參數(shù)θl的梯度,有:

        設(shè)ξ為網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差平方和,D是網(wǎng)絡(luò)衰減率,則有

        式中,yik,分別是輸出層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間輸出與期望輸出,k為訓(xùn)練樣本序號(hào),ξ(N),ξ(N+M)分別是第N步與第(N+M)步訓(xùn)練的誤差平方和。設(shè)Ep為減去第p個(gè)節(jié)點(diǎn)后的平方和,則有:

        變結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法可歸納為:

        第1步 設(shè)定ξ>0為給定的誤差平方和收斂閥值,[D1,D2]為網(wǎng)絡(luò)衰減率的適度范圍,網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)初值為P0。

        第2步 設(shè)第N步與第(N+M)步訓(xùn)練后的誤差平方和與衰減率分別為ξ(N),D(N)與ξ(N+M),D(N+M)。在第(N+M)步穩(wěn)層結(jié)構(gòu)應(yīng)為:PN+1

        1)假如D(N+M)>D2,表明網(wǎng)絡(luò)收斂速度快,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持不變;

        2)假如D(N+M)

        3)假如D(N+M)∈[D1,D2],網(wǎng)絡(luò)收斂速度在適度范圍,如果D(N+M)

        一般改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)瞬間增大誤差,因此新增節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值應(yīng)取適當(dāng)方位的隨機(jī)值,假如增節(jié)點(diǎn)并經(jīng)M步訓(xùn)練后D(M+N)

        4 仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        本控制系統(tǒng)采用的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)參數(shù):r1=0.49?,r2=0.45?,L1=38.8mH,L2=36.7mH,M=35.4mH,J=0.024N.m.S2/rad,D=0.0011N.m.S2/rad, i1d=6.83A,i1q=11.54A,P=1KW,U=100V,I=8.4A,W=60Hz,NP=4極,n=1710rpm。

        我們采用計(jì)算機(jī)軟件MATLAB對(duì)以上感應(yīng)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果如圖4所示。

        圖4 電機(jī)參數(shù)為額定值的仿真曲線

        圖4為電機(jī)參數(shù)為額定值的仿真曲線,起制動(dòng)轉(zhuǎn)速ωr在接近最大轉(zhuǎn)矩的作用下快速起動(dòng)和制動(dòng),轉(zhuǎn)速上升時(shí)間為0.075s,制動(dòng)時(shí)間僅需0.034s,勵(lì)磁電流ild上升時(shí)間極短,僅為0.009s,達(dá)到穩(wěn)定后基本上保持穩(wěn)定狀態(tài),即勵(lì)磁基本保持不變。轉(zhuǎn)速ωr除在起制動(dòng)接近期望值是有短時(shí)較小的抖振外,基本上使轉(zhuǎn)速、勵(lì)磁電流和轉(zhuǎn)矩電流的抖振得到有效地抑制,即使負(fù)載突變時(shí)轉(zhuǎn)速和勵(lì)磁電流仍保持不變,說明系統(tǒng)的抗干擾能力較強(qiáng)。

        5 結(jié)論

        本控制系統(tǒng)具有較高的智能性和很好的魯棒性,有自學(xué)習(xí)和自調(diào)整模糊規(guī)則的能力,系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能較好,實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的快速和簡(jiǎn)單的控制。本文采用變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的解耦變結(jié)構(gòu)控制,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息分布存儲(chǔ)和并行快速計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)了模糊控制規(guī)則的自動(dòng)提取和存儲(chǔ),并實(shí)現(xiàn)了并行模糊推理,使系統(tǒng)具有模糊控制特性,從而有效地抑制了系統(tǒng)“抖振”的特性。這就是筆者在交流伺服系統(tǒng)中的一種研究嘗試,仍有不足之處,如軟件實(shí)現(xiàn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,其并行模糊推理的速度會(huì)受到影響,在自學(xué)習(xí)、自組織方面還需進(jìn)一步完善。僅拋出此方法與同仁們共勉,希望同仁們進(jìn)一步努力,逐步將新的控制算法付諸于實(shí)際系統(tǒng)中,并有更好的實(shí)時(shí)性。

        [1]劉偉.模糊變結(jié)構(gòu)控制在交流伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電氣自動(dòng)化,2005,27(6):10-12.

        [2]邱煥耀,毛宗源.采用模糊控制的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)解耦變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的研究[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1998,24(3):391-394.

        [3]邱煥耀,毛宗源.感應(yīng)電動(dòng)機(jī)解耦變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)抖振和消除的研究[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1994,20(2):169-176.

        [4]邱煥耀,毛宗源,姚菁.解耦變結(jié)構(gòu)交流速度控制系統(tǒng)的研究[J].控制理論與應(yīng)用,1992,9(5):512-518.

        [5]邱煥耀,毛宗源,姚菁.解耦變結(jié)構(gòu)調(diào)速系統(tǒng)的研究[J].冶金自動(dòng)化,1992,16(5):47-48.

        [6]王隆杰,毛宗源.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理的模糊控制器[J].控制理論與應(yīng)用,1994,11(4):508-512.

        [7]Wang Lixing.Adaptive Fuzzy System and Control,Design and Stabd Analysis.London:PTR Prentice Hall,Inc.,1994.

        According to respond changing of electrical engineering control system structure the misty nerve network control

        LIU Wei

        感應(yīng)電動(dòng)機(jī)是高階、強(qiáng)耦合、非線性的被控制對(duì)象,它具有容量體積比高,過載能力強(qiáng),輸出轉(zhuǎn)矩大,無電刷,無需經(jīng)常維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)。在感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的控制中采用解耦變結(jié)構(gòu)控制,可有效地簡(jiǎn)化了控制器的設(shè)計(jì),并提高了控制器的抗干擾性和魯棒性,而在交流解耦變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中進(jìn)一步應(yīng)用變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一方面使系統(tǒng)原來存在的抖振現(xiàn)象得以抑制,另一方面又使系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)和自調(diào)整模糊規(guī)則的能力,從而提高和改善了控制系統(tǒng)的性能。

        變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);交流解耦變結(jié)構(gòu);抖振;學(xué)習(xí)算法

        劉偉(1956 -),男,遼寧錦州人,副教授,主要從事自動(dòng)控制方面的教學(xué)、科研工作。

        TP273

        A

        1009-0134(2011)4(上)-0083-04

        10.3969/j.issn.1009-0134.2011.4(上).26

        2010-11-12

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