摘 要： 傳統(tǒng)的電動機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)存在一些問題，比如轉(zhuǎn)矩脈動較大、磁鏈觀測不精確、開關(guān)頻率不固定等，影響了控制系統(tǒng)整體性能的進一步提升。為此，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計了近似圓形磁鏈的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)優(yōu)化方案，探討采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)電壓矢量選擇的功能。該方案采用滯環(huán)比較器對磁鏈進行調(diào)節(jié)并實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)，建立了空間電壓矢量選擇的最優(yōu)方式，設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間電壓矢量選擇器結(jié)構(gòu)，提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論取代傳統(tǒng)開關(guān)表的方法。系統(tǒng)仿真結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠有效降低轉(zhuǎn)矩脈動，定子磁鏈軌跡的脈動成分也明顯下降，在低速運行狀態(tài)下同樣取得了較好的效果，表明該系統(tǒng)達到了調(diào)速性能改善和整體性能提升的目的。

關(guān)鍵詞： 電動機； 直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)； 優(yōu)化方案

中圖分類號： TN876?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）13?0107?03

Abstract： Since traditional motor direct torque control system has some problems， such as large torque ripple， inaccurate flux linkage observation， unfixed switching frequency， which influence on the integral performance improvement of control system further. Therefore， in combination with neural network technology， the direct torque control system optimization scheme which approximates circular flux linkage was designed. Voltage vector selection function realized by BP neural network is discussed. The system adopts hysteresis comparator to adjust the flux linkage and achieve torque control. The optimal manner for space voltage vector selection was established， then the structure of space voltage vector selector was designed. The method of using neural network theory instead of traditional switching table is proposed. System simulation results show that the optimized system can reduce torque ripple effectively， and the ripple component in stator flux trajectory is also decreased significantly. Good effect is acquired in low?speed operating condition. The system achieves the improvement of speed regulation performance and the promotion of the integral performance.

Keywords： motor； direct torque control system； neural network technology； optimization scheme

0 引 言

目前我國電動機裝機總?cè)萘恳堰_4億kW以上，年耗電量達1.2萬億kW·h，占全國總用電量的60%，占工業(yè)用電量的80%。但是，我國80%以上的電動機產(chǎn)品效率比國外先進水平低2%～5%，電動機控制系統(tǒng)效率比國外先進水平低10%～20%。因此，如何有效改進我國電動機系統(tǒng)功能、提升其運行效率顯得尤其重要。隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展，對異步電動機的變頻調(diào)速技術(shù)有了較大推動作用，先后經(jīng)歷了電壓頻率協(xié)調(diào)控制[1?2]、轉(zhuǎn)差頻率控制[3?4]、矢量控制[5?6]及直接轉(zhuǎn)矩控制[7?8]等階段。此外，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等智能控制理論的快速發(fā)展，其在調(diào)速系統(tǒng)中也逐步被嘗試和應(yīng)用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無參數(shù)化、實施簡單、工程性強、容錯能力強、自組織與自學(xué)習(xí)等優(yōu)點。本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，利用其較高的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，對傳統(tǒng)電機直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)進行了改進，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)改進方案，即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和函數(shù)逼近能力對開關(guān)表、定子磁鏈觀測模型以及速度閉環(huán)控制進行優(yōu)化，克服了傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩脈動較大、磁鏈觀測不精確、開關(guān)頻率不固定等問題，有效提升了電動機控制系統(tǒng)的性能。

1 系統(tǒng)優(yōu)化方案設(shè)計

德國魯爾大學(xué)學(xué)者M.Depenbrock于1985年率先提出了直接轉(zhuǎn)矩控制理論，并在1987年推廣到弱磁調(diào)速范圍。該控制理論控制定子磁鏈沿六邊形軌跡運動。此后，直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)不斷得以優(yōu)化和提高。目前，直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)已經(jīng)進入實際應(yīng)用階段。

在實際控制中，直接測量電磁轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈在制造工藝和測量技術(shù)上都有很大的困難，測量誤差很大。通常在電動機調(diào)速系統(tǒng)中較為容易獲得定子電壓、電流、轉(zhuǎn)速等參量，因此在實際測量中一般采用間接觀測方法，即建立一個轉(zhuǎn)矩和磁鏈的觀測模型，根據(jù)相關(guān)參量來計算得到磁鏈和轉(zhuǎn)矩的實時值[9]。本文在研究直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的基本原理和定子磁鏈觀測模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計了近似圓形磁鏈的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)優(yōu)化方案，如圖1所示，并給出了磁鏈調(diào)節(jié)和轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)的具體方法，以及控制系統(tǒng)空間電壓矢量的具體選擇方法。

本優(yōu)化方案中的近似圓形磁鏈的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)采用雙閉環(huán)方式控制，外環(huán)為速度閉環(huán)控制，內(nèi)環(huán)為磁鏈和轉(zhuǎn)矩閉環(huán)控制，通過3/2坐標變換將采集到的電動機三相電壓電流信號變換到兩相靜止坐標系下，得到磁鏈觀測及轉(zhuǎn)矩觀測的相關(guān)輸入?yún)?shù)，再通過相關(guān)觀測模型、磁鏈位置計算以及滯環(huán)比較器等，共得到三個輸出量：磁鏈響應(yīng)信號、轉(zhuǎn)矩響應(yīng)信號以及扇區(qū)號，從而根據(jù)開關(guān)表得到相應(yīng)的逆變器輸出電壓開關(guān)信號實現(xiàn)對異步電動機的直接轉(zhuǎn)矩控制，提高電動機性能。

此外，考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大功能，嘗試采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)電壓矢量選擇的功能，設(shè)計三層前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出（神經(jīng)元個數(shù)可為3），進行電壓矢量選擇器模型的重構(gòu)。設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間電壓矢量選擇器結(jié)構(gòu)如圖2所示。在該優(yōu)化方案中，可將[ψQ，][TQ]和[Sn]作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號，功率管的控制信號Sa，Sb和Sc作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

2 系統(tǒng)主要模塊分析

2.1 磁鏈調(diào)節(jié)模塊分析

直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的磁鏈控制采用bang?bang控制，因此磁鏈的動態(tài)響應(yīng)很快。本方案采用滯環(huán)比較器對磁鏈進行調(diào)節(jié)，其實際上是一個施密特觸發(fā)器，對磁鏈幅值進行兩點式調(diào)節(jié)，其輸入為定子磁鏈給定值[ψs*]與反饋值[ψs]這二者的差值[Δψs]，輸出為磁鏈響應(yīng)信號[ψQ]。該比較器的容差寬度為[±εψ]，具體的輸入輸出關(guān)系見表1。

2.2 轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)模塊分析

本方案中，轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)也采用滯環(huán)比較器實現(xiàn)，但是與磁鏈調(diào)節(jié)不同的是其增加了零矢量，采用了三點式調(diào)節(jié)來降低轉(zhuǎn)矩中的脈動成分，調(diào)高系統(tǒng)控制性能。其輸入為給定轉(zhuǎn)矩[Te*]和反饋轉(zhuǎn)矩[Te]的差值[ΔTe，]輸出為轉(zhuǎn)矩響應(yīng)信號[TQ。]該比較器的容差寬度為[±εT，]具體的輸入輸出關(guān)系見表2。

2.3 空間電壓矢量的選擇分析

在近似圓形磁鏈軌跡的直接轉(zhuǎn)矩控制中，功率管的開關(guān)頻率相對六邊形磁鏈要高，空間電壓矢量選擇不當會增加轉(zhuǎn)矩脈動成分和開關(guān)次數(shù)，因此空間電壓矢量的選擇至關(guān)重要，最優(yōu)的選擇方式可以得到脈動量小的轉(zhuǎn)矩和圓形磁鏈軌跡，并有效降低功率管開關(guān)次數(shù)。根據(jù)輸出的磁鏈響應(yīng)信號[ψQ、]轉(zhuǎn)矩響應(yīng)信號[TQ]和扇區(qū)號[Sn]制定的最優(yōu)空間電壓矢量開關(guān)選擇表，如表3所示。

當需要將直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)在微處理器中實現(xiàn)時，可以將最優(yōu)空間電壓矢量開關(guān)選擇表存儲在存儲器中，這樣在讀取[ψQ，TQ，Sn]后可以方便快捷地查找到需要的輸出電壓矢量，確定電壓逆變器模型中相關(guān)參數(shù)的值，有效控制逆變器的輸出。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間電壓矢量選擇器分析

本文的電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)優(yōu)化方案中，設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間電壓矢量選擇器結(jié)構(gòu)，提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論取代傳統(tǒng)開關(guān)表的方法，該方法學(xué)習(xí)性強，對工程人員經(jīng)驗依賴性低。結(jié)合前述分析，設(shè)計三層前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出神經(jīng)元個數(shù)為3，進行電壓矢量選擇器模型的重構(gòu)。采用trainlm函數(shù)對樣本進行訓(xùn)練，最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)定為2 000，根據(jù)隱含層神經(jīng)元個數(shù)的不同，得到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)誤差，如表4所示。

可以看出，在隱含層個數(shù)達到17個以后，訓(xùn)練次數(shù)迅速下降，網(wǎng)絡(luò)誤差迅速減小。為了今后在嵌入式系統(tǒng)中更好地實現(xiàn)相關(guān)性能，減少系統(tǒng)開銷，并綜合考慮網(wǎng)絡(luò)誤差和訓(xùn)練次數(shù)，可選擇隱含層神經(jīng)元個數(shù)為18個，此時訓(xùn)練次數(shù)只需要122次即可達到相當小的訓(xùn)練誤差。

3 結(jié) 論

目前，電動機直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)由于其具有系統(tǒng)簡潔、魯棒性強、靜態(tài)性能和動態(tài)響應(yīng)性能好等優(yōu)點，在異步電動機調(diào)速控制中逐步得到了應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)存在一些問題，比如轉(zhuǎn)矩脈動較大、磁鏈觀測不精確、開關(guān)頻率不固定等，影響了系統(tǒng)整體性能的進一步提升。因此，研究如何提升傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的性能具有重要的意義。

本文通過對系統(tǒng)相關(guān)模型和思想的分析，計了近似圓形磁鏈的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)優(yōu)化方案。同時，引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)電壓矢量選擇的功能，進行電壓矢量選擇器模型的重構(gòu)。對磁鏈調(diào)節(jié)、轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)、空間電壓矢量的選擇及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間電壓矢量選擇器進行了分析。結(jié)合采用Matlab/Simulink仿真平臺，進行系統(tǒng)優(yōu)化方案的仿真分析，結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠有效降低轉(zhuǎn)矩脈動，定子磁鏈軌跡的脈動成分也明顯下降，在低速運行狀態(tài)下同樣取得了較好的效果，表明該系統(tǒng)達到了調(diào)速性能改善和整體性能提升的目的。

參考文獻

[1] 周元鈞.交流調(diào)速控制系統(tǒng)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2013.

[2] CHUN T W， CHOI B K， BOSE B K. A novel start?up scheme of stator flux oriented vector?controlled induction motor drive without torque jerk [C]// Record of 2001 IEEE Conference on Industry Applications. Chicago： IEEE， 2003， 1： 148?153.

[3] LIU X J， FELIPE L R， CHAN C W. Model reference adaptive control based on neuron fuzzy networks [J]. IEEE Transactions on Systems， 2004， 34（3）： 302?309.

[4] 薛秀梅.異步電動機直接轉(zhuǎn)矩控制策略研究[D].焦作：河南理工大學(xué)，2011.

[5] 李夙.異步電動機直接轉(zhuǎn)矩控制[M].北京：機械工業(yè)出版社，1998.

[6] 鄭勇.基于SVPWM的異步電機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的研究[D].太原：太原科技大學(xué)，2013.

[7] 何志明，廖勇，向大為.定子磁鏈觀測器低通濾波器的改進[J].中國電機工程學(xué)報，2008，28（18）：61?65.

[8] ROMERAL L， ARIAS A， ALDABAS E. Novel direct torque control scheme with fuzzy adaptive torque?ripple reduction [J]. IEEE Transaction on Power Electronics， 2003， 50（3）： 487?493.

[9] 劉愛華.基于定子磁鏈低通濾波觀測的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2005.