基于RBF網絡的開關磁阻電動機自適應滑?？刂?/h1>
2011-07-23 06:35:10周素瑩
微特電機 2011年7期
周素瑩，林 輝
(西北工業(yè)大學，陜西西安710072)
0引 言
開關磁阻電動機(以下簡稱SRM)因結構簡單、堅固，制造成本低，調速范圍寬及效率高等優(yōu)點，成為可變速驅動系統(tǒng)中極具潛力的新成員。然而，其定子、轉子的雙凸極結構及開關形式供電電源，使得開關磁阻電動機驅動系統(tǒng)(SRD)成為一個多變量高度耦合、非線性嚴重的系統(tǒng)，解決SRM的非線性耦合問題是實現(xiàn)SRM高性能控制的關鍵。
本文將滑模變結構控制對系統(tǒng)參數(shù)攝動及外部干擾的不變性和徑向基函數(shù)神經網絡能夠任意精度逼近任何單值連續(xù)函數(shù)的特性相結合，采用RBF神經網絡在線估計SRM的結構參數(shù)，實現(xiàn)了基于反饋線性化的SRM滑?？刂啤７抡嫜芯孔C明了所提出方法的有效性。
1 SRM的非線性數(shù)學模型［1-2］
SRM用狀態(tài)方程表示，則為一個高階的非線性系統(tǒng)。根據(jù)SRM的運行特性，其狀態(tài)方程:
式(2)中ψs為飽和磁鏈，函數(shù)fj(θ)表示:
在不飽和條件下的相電感Lj(θ)可表示為:
由此可得到:
其中a、b可根據(jù)對齊位置和非對齊位置的電感值La和Lu進行計算。為便于計算，這里定義:
相電流可表示為:
電機一相產生的轉矩:
m相電機產生的總轉矩為:
因此可得到如下:
表示功率變換器通斷的變量kj定義如下:
2基于RBF網絡的自適應滑?？刂破髟O計
圖1 開關磁阻電動機自適應神經滑?？刂平Y構圖
2．1 SRM自適應神經滑?？刂破髟O計
2．1．1切換函數(shù)及控制律的設計
(1)切換函數(shù)的選取
滑模變結構切換函數(shù)維數(shù)一般等于控制矢量的維數(shù)，故選取滑模切換函數(shù):
根據(jù)線性化反饋技術［4-5］，可將滑?？刂坡稍O計:
為減小切換控制量的幅值，采用等效控制法，即滑模控制輸入的結構:
式中:ueq為等效控制部分。usw為滑模切換控制部分，是通過高頻切換控制使系統(tǒng)狀態(tài)趨向滑模線，并保證狀態(tài)沿著滑模線滑向穩(wěn)態(tài)點，使系統(tǒng)具有很強的魯棒性。
切換控制器可設計:
(2)滑模控制器的穩(wěn)定性分析
定義Lyapunov函數(shù):
把式(9)代入得:
由上述證明可知該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定，即所設計的等效控制器設計能夠滿足閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
2．1．2基于RBF網絡的電機參數(shù)函數(shù)的逼近
由于開關磁阻電動機參數(shù)的高度非線性，以及電機運行時參數(shù)變化和擾動的影響使得難以精確求出式(7)的控制律，為此對電機參數(shù)進行實時辨識，采用控制的方法精確逼近實際的電機結構參數(shù)顯得尤為重要。
依據(jù)切換函數(shù)式(6)，有:
設在時刻t時的網絡輸出:
參數(shù)的誤差:
則式(11)可表示:
權值的調整可按下式進行:
選擇切換增益ρ＞‖η(t)‖。
2．1．3 神經滑?？刂破鞣€(wěn)定性分析［5］
這里定義 Lyapunov 函數(shù)［5，7］:
則
所以意味著切換函數(shù)s和參數(shù)誤差Θt在平衡點s=0，ωt=ω，vt=v處是一致穩(wěn)定的。因此，所設計的神經滑?？刂破髂軌虮ＷC系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
3系統(tǒng)仿真與結果分析
當參考速度為1 500 r/min時，取λ為88，采用結構為7-16-2結構的RBF神經網絡對空載情況下電機的結構參數(shù)進行逼近，RBF神經網絡逼近的系統(tǒng)參數(shù)如圖2所示，根據(jù)式(5)計算出的結果與RBF逼近結果之間的誤差如圖3所示。從圖上可以看出，估計誤差精度是千分之幾，說明估計的結果比較接近實際的參數(shù)值。
速度跟蹤曲線如圖4所示，為驗證電機參數(shù)發(fā)生變化時的調速情況，對電機空載起動，給定的參考速度為1 500 r/min，假設增加電機的阻值和轉動慣量，其它參數(shù)不變的情況進行了仿真。圖5為電機參數(shù)發(fā)生變化時電機的速度曲線，從圖5可以看出，由于轉矩慣量增加，與圖4相比，電機進入穩(wěn)態(tài)的時間從約0．075 s增加到約0．15 s，穩(wěn)態(tài)時最大的穩(wěn)態(tài)誤差為16．6 r/min。此結果說明調速系統(tǒng)在電機結構參數(shù)發(fā)生變化時仍具有較好的性能。
4結 語
本文對開關磁阻電動機調速系統(tǒng)的速度控制問題提出一種基于RBF神經網絡的自適應滑?？刂撇呗?，通過神經網絡的在線學習實時估計系統(tǒng)的結構參數(shù)，實現(xiàn)了基于反饋線性化的自適應滑模控制，仿真結果證明了所提出控制方法的有效性。
［1］ Haiqing Y，Panda S K，Chii L Y．Experimental Investigation of Feedback Linearization Controller for Switched Reluctance Motor［C］//IEEE Power Electronics Specialists Conf．1996，2:1804-1810．
［2］ Shi C，Cheok A D．Performance comparison of fused soft control/hard observer type controller with hard control/hard observer type controller for switched reluctance motors，Systems，Man，and Cybernetics［J］．Part C:Applications and Reviews，IEEE Transactions on，2002，32(2):99-112．
［3］ 韓順杰，李慧，王玉華，等．開關磁阻電機滑模變結構控制器的設計［J］．吉林工學院學報(自然科學版)，2001，22(1):49-52．
［4］ Huang S J，Huang K S，Chiou K C．Development and application of a novel radial basis function sliding mode controller［J］．Mechatronics，2003，13(4):313-329．
［5］ 劉金琨．滑模變結構控制MATLAB仿真［M］．北京:清華大學出版社，2005．
［6］ Horng J．Neural adaptive tracking control of a DC Motor［J］．Information Sciences，1999，118(1-4):1-13．
［7］ 王晶．基于智能技術的非線性系統(tǒng)穩(wěn)定自適應控制［D］．博士后研究工作報告，1999．
猜你喜歡
淺析電動機日常維護與保養(yǎng)防爆電機(2021年4期)2021-07-28 07:42:56 永磁磁阻電動機的研究防爆電機(2021年4期)2021-07-28 07:42:46 永磁同步電動機的節(jié)能計算上海大中型電機(2021年2期)2021-07-21 03:01:32 基于組合滑?？刂频慕^對重力儀兩級主動減振設計中國慣性技術學報(2019年6期)2019-03-04 09:50:06 PMSM調速系統(tǒng)的自學習滑?？刂?/a>測控技術(2018年4期)2018-11-25 09:47:26 并網逆變器逆系統(tǒng)自學習滑?？箶_控制測控技術(2018年3期)2018-11-25 09:45:40 巨磁阻電渦流傳感器設計電子設計工程(2017年20期)2017-02-10 03:40:05 基于KB0的電動機軟啟動控制系統(tǒng)智能建筑電氣技術(2015年5期)2015-12-10 05:52:25 電動機的保護配合及CPS在民用建筑中的應用智能建筑電氣技術(2015年5期)2015-12-10 05:52:20 四相開關磁阻電機的四電平DITC調速系統(tǒng)電機與控制應用(2015年1期)2015-03-01 03:49:08
周素瑩，林 輝
(西北工業(yè)大學，陜西西安710072)
0引 言
開關磁阻電動機(以下簡稱SRM)因結構簡單、堅固，制造成本低，調速范圍寬及效率高等優(yōu)點，成為可變速驅動系統(tǒng)中極具潛力的新成員。然而，其定子、轉子的雙凸極結構及開關形式供電電源，使得開關磁阻電動機驅動系統(tǒng)(SRD)成為一個多變量高度耦合、非線性嚴重的系統(tǒng)，解決SRM的非線性耦合問題是實現(xiàn)SRM高性能控制的關鍵。
本文將滑模變結構控制對系統(tǒng)參數(shù)攝動及外部干擾的不變性和徑向基函數(shù)神經網絡能夠任意精度逼近任何單值連續(xù)函數(shù)的特性相結合，采用RBF神經網絡在線估計SRM的結構參數(shù)，實現(xiàn)了基于反饋線性化的SRM滑?？刂啤７抡嫜芯孔C明了所提出方法的有效性。
1 SRM的非線性數(shù)學模型［1-2］
SRM用狀態(tài)方程表示，則為一個高階的非線性系統(tǒng)。根據(jù)SRM的運行特性，其狀態(tài)方程:
式(2)中ψs為飽和磁鏈，函數(shù)fj(θ)表示:
在不飽和條件下的相電感Lj(θ)可表示為:
由此可得到:
其中a、b可根據(jù)對齊位置和非對齊位置的電感值La和Lu進行計算。為便于計算，這里定義:
相電流可表示為:
電機一相產生的轉矩:
m相電機產生的總轉矩為:
因此可得到如下:
表示功率變換器通斷的變量kj定義如下:
2基于RBF網絡的自適應滑?？刂破髟O計
圖1 開關磁阻電動機自適應神經滑?？刂平Y構圖
2．1 SRM自適應神經滑?？刂破髟O計
2．1．1切換函數(shù)及控制律的設計
(1)切換函數(shù)的選取
滑模變結構切換函數(shù)維數(shù)一般等于控制矢量的維數(shù)，故選取滑模切換函數(shù):
根據(jù)線性化反饋技術［4-5］，可將滑?？刂坡稍O計:
為減小切換控制量的幅值，采用等效控制法，即滑模控制輸入的結構:
式中:ueq為等效控制部分。usw為滑模切換控制部分，是通過高頻切換控制使系統(tǒng)狀態(tài)趨向滑模線，并保證狀態(tài)沿著滑模線滑向穩(wěn)態(tài)點，使系統(tǒng)具有很強的魯棒性。
切換控制器可設計:
(2)滑模控制器的穩(wěn)定性分析
定義Lyapunov函數(shù):
把式(9)代入得:
由上述證明可知該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定，即所設計的等效控制器設計能夠滿足閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
2．1．2基于RBF網絡的電機參數(shù)函數(shù)的逼近
由于開關磁阻電動機參數(shù)的高度非線性，以及電機運行時參數(shù)變化和擾動的影響使得難以精確求出式(7)的控制律，為此對電機參數(shù)進行實時辨識，采用控制的方法精確逼近實際的電機結構參數(shù)顯得尤為重要。
依據(jù)切換函數(shù)式(6)，有:
設在時刻t時的網絡輸出:
參數(shù)的誤差:
則式(11)可表示:
權值的調整可按下式進行:
選擇切換增益ρ＞‖η(t)‖。
2．1．3 神經滑?？刂破鞣€(wěn)定性分析［5］
這里定義 Lyapunov 函數(shù)［5，7］:
則
所以意味著切換函數(shù)s和參數(shù)誤差Θt在平衡點s=0，ωt=ω，vt=v處是一致穩(wěn)定的。因此，所設計的神經滑?？刂破髂軌虮ＷC系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
3系統(tǒng)仿真與結果分析
當參考速度為1 500 r/min時，取λ為88，采用結構為7-16-2結構的RBF神經網絡對空載情況下電機的結構參數(shù)進行逼近，RBF神經網絡逼近的系統(tǒng)參數(shù)如圖2所示，根據(jù)式(5)計算出的結果與RBF逼近結果之間的誤差如圖3所示。從圖上可以看出，估計誤差精度是千分之幾，說明估計的結果比較接近實際的參數(shù)值。
速度跟蹤曲線如圖4所示，為驗證電機參數(shù)發(fā)生變化時的調速情況，對電機空載起動，給定的參考速度為1 500 r/min，假設增加電機的阻值和轉動慣量，其它參數(shù)不變的情況進行了仿真。圖5為電機參數(shù)發(fā)生變化時電機的速度曲線，從圖5可以看出，由于轉矩慣量增加，與圖4相比，電機進入穩(wěn)態(tài)的時間從約0．075 s增加到約0．15 s，穩(wěn)態(tài)時最大的穩(wěn)態(tài)誤差為16．6 r/min。此結果說明調速系統(tǒng)在電機結構參數(shù)發(fā)生變化時仍具有較好的性能。
4結 語
本文對開關磁阻電動機調速系統(tǒng)的速度控制問題提出一種基于RBF神經網絡的自適應滑?？刂撇呗?，通過神經網絡的在線學習實時估計系統(tǒng)的結構參數(shù)，實現(xiàn)了基于反饋線性化的自適應滑模控制，仿真結果證明了所提出控制方法的有效性。
［1］ Haiqing Y，Panda S K，Chii L Y．Experimental Investigation of Feedback Linearization Controller for Switched Reluctance Motor［C］//IEEE Power Electronics Specialists Conf．1996，2:1804-1810．
［2］ Shi C，Cheok A D．Performance comparison of fused soft control/hard observer type controller with hard control/hard observer type controller for switched reluctance motors，Systems，Man，and Cybernetics［J］．Part C:Applications and Reviews，IEEE Transactions on，2002，32(2):99-112．
［3］ 韓順杰，李慧，王玉華，等．開關磁阻電機滑模變結構控制器的設計［J］．吉林工學院學報(自然科學版)，2001，22(1):49-52．
［4］ Huang S J，Huang K S，Chiou K C．Development and application of a novel radial basis function sliding mode controller［J］．Mechatronics，2003，13(4):313-329．
［5］ 劉金琨．滑模變結構控制MATLAB仿真［M］．北京:清華大學出版社，2005．
［6］ Horng J．Neural adaptive tracking control of a DC Motor［J］．Information Sciences，1999，118(1-4):1-13．
［7］ 王晶．基于智能技術的非線性系統(tǒng)穩(wěn)定自適應控制［D］．博士后研究工作報告，1999．
猜你喜歡
防爆電機(2021年4期)2021-07-28 07:42:56
防爆電機(2021年4期)2021-07-28 07:42:46
上海大中型電機(2021年2期)2021-07-21 03:01:32
中國慣性技術學報(2019年6期)2019-03-04 09:50:06
測控技術(2018年4期)2018-11-25 09:47:26
測控技術(2018年3期)2018-11-25 09:45:40
電子設計工程(2017年20期)2017-02-10 03:40:05
智能建筑電氣技術(2015年5期)2015-12-10 05:52:25
智能建筑電氣技術(2015年5期)2015-12-10 05:52:20
電機與控制應用(2015年1期)2015-03-01 03:49:08
