張 蓮，賴(lài) 偉，李 潔，李文娟

(重慶理工大學(xué)，重慶400054)

0 引 言

1 直接轉(zhuǎn)矩控制原理

直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)采用定子磁場(chǎng)定向，將定子電流、電壓進(jìn)行3/2變換，從而直接在靜止α－β坐標(biāo)系下計(jì)算交流電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩和磁鏈，再分別與給定轉(zhuǎn)矩和磁鏈進(jìn)行比較。根據(jù)比較結(jié)果查找最優(yōu)開(kāi)關(guān)表格產(chǎn)生PWM信號(hào)，直接對(duì)逆變器的開(kāi)關(guān)狀態(tài)進(jìn)行控制，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

在 α － β 坐標(biāo)系下，磁鏈方程［1－2］:

根據(jù)定子電流、定子磁鏈，可以計(jì)算出電磁轉(zhuǎn)矩:

式中:s、r表示定、轉(zhuǎn)子分量;α－β表示兩相靜止坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸;usα、usβ分別為定子在 α － β 軸上的電壓分量;isα、isβ分別為定子在 α － β 軸上的電流分量;Rs為定子電阻;p為極對(duì)數(shù)。

圖1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)控制器的設(shè)計(jì)

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，首先利用遺傳算法的全局優(yōu)化搜索的優(yōu)點(diǎn)，來(lái)獲得BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化系統(tǒng)解，然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行自學(xué)習(xí)，更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，得到系統(tǒng)的準(zhǔn)確解，使該解為全局最優(yōu)，避免解為局部最優(yōu)解的情況。

本文對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇方法如下［3］:

(1)由式(3)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)大致取值范圍在區(qū)間［4，13］:

式中:n1為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);m0為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);n0為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);β為補(bǔ)償系數(shù)。

但是，由于地理、氣候條件限制，加上易受寒害和臺(tái)風(fēng)影響，廣東墾區(qū)自有的橡膠產(chǎn)量一直難以有重大突破。鑒于此，近十多年來(lái)，我們?cè)趪?guó)家深化改革開(kāi)放、鼓勵(lì)企業(yè)“走出去”發(fā)展的背景下，堅(jiān)持統(tǒng)籌國(guó)內(nèi)外資源，在鞏固國(guó)內(nèi)天然橡膠基地建設(shè)基礎(chǔ)上，突破資源瓶頸，提出了“海外再造新廣墾”的戰(zhàn)略，把目光投射到北緯十七度以南，到東盟國(guó)家發(fā)展天然橡膠產(chǎn)業(yè)，保障國(guó)家戰(zhàn)略資源安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要。2004年開(kāi)始謀劃，2005年首個(gè)天然橡膠海外加工廠(chǎng)在泰國(guó)沙墩府落成并投入使用。截至目前，廣東農(nóng)墾已在東盟和非洲投資建設(shè)了天然橡膠、劍麻、木薯等45個(gè)熱作生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目，累計(jì)投資32億元，正在實(shí)施的海外熱作產(chǎn)業(yè)面積約200萬(wàn)畝。

(2)通過(guò)試驗(yàn)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為7個(gè)。

圖2 3－7－3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值［4］的步驟如下。

(a)編碼長(zhǎng)度的選取與初始種群的建立:本文采用上述3－7－3的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)輸入層、隱含層與輸出層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)分別為R、S0和S1，則編碼的長(zhǎng)度:

隨機(jī)生成L個(gè)編碼長(zhǎng)度為S1染色體，即建立起初始種群。

(b)適應(yīng)度函數(shù):把上述建立起種群中的S1個(gè)連接權(quán)值賦予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，仿真計(jì)算BP網(wǎng)絡(luò)的仿真輸出值，并將該值減去期望輸出值的平方和設(shè)為E(i)，則可得到適應(yīng)度函數(shù):

從該式可以看出，適應(yīng)度f(wàn)(i)越高(即誤差平方和越小)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能就越好。

(c)適應(yīng)度排序:利用下式計(jì)算出每個(gè)個(gè)體被選中的幾率:

從上式可得，適應(yīng)度與選中該個(gè)體的概成正比。

(d)新種群的建立:通過(guò)交叉、變異等得到與原個(gè)體不同的新個(gè)體，并將新個(gè)體加入原來(lái)的種群中，從而建立起新的種群。重新計(jì)算出新個(gè)體適應(yīng)度，并判斷是否符合要求，若符合要求，則執(zhí)行下一步，否則重復(fù)操作。

(e)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的建立:將滿(mǎn)足要求或最大遺傳代數(shù)后的最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行解碼，從而獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)參數(shù)。

3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)的DTC控制仿真實(shí)現(xiàn)

遺傳算法的種群數(shù)設(shè)為100個(gè)，交叉概率設(shè)為0.6，遺傳代數(shù)是600代，變異概率0.01。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度和性能與測(cè)試曲線(xiàn)如圖3所示。

利用得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，在Simulink中建立BP網(wǎng)絡(luò)如圖4所示。

圖4 BP網(wǎng)絡(luò)

仿真時(shí)電機(jī)各參數(shù):功率P=3 730 W，轉(zhuǎn)子電感 Lr=0.005 974 H，定子電阻 Rs=1.115 Ω，轉(zhuǎn)子電阻 Rr=1.083 Ω，定子電感 Ls=0.005 974 H，互感Lm=0.203 7 H，轉(zhuǎn)動(dòng)慣量 J=0.02 kg·m2，p=2，電機(jī)的阻尼系數(shù)RΩ=0，極對(duì)數(shù)，轉(zhuǎn)矩Tm=20 N·m，轉(zhuǎn)速n=50 r/min。根據(jù)上述參數(shù)建立直接轉(zhuǎn)矩控制的仿真模型如圖5所示［5］。

圖5 系統(tǒng)仿真圖

運(yùn)行結(jié)果如圖6所示，與傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制相比，GA－BP在低速狀態(tài)下轉(zhuǎn)速脈動(dòng)更小，具有更高的穩(wěn)定精度和良好的靜、動(dòng)態(tài)性能。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文首先選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，再確定了BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu);利用遺傳算法來(lái)獲取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值的優(yōu)化解，并將得到的權(quán)值與閾值賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立直接轉(zhuǎn)矩控制的模型。通過(guò)GA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)DTC控制的仿真結(jié)果，證明了GA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于直接轉(zhuǎn)矩控制在低速狀態(tài)下的可行性、客觀性，克服了傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制在低速狀態(tài)下的問(wèn)題。

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