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        基于HCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMSM控制系統(tǒng)

        2016-01-19 16:54:21張元熙胥飛沈永東
        科技與創(chuàng)新 2016年1期
        關(guān)鍵詞:永磁同步電機數(shù)學(xué)模型

        張元熙 胥飛 沈永東

        摘 要:永磁同步電機伺服控制系統(tǒng)屬于非線性、強耦合、多輸入多輸出的非線性系統(tǒng)。針對傳統(tǒng)PID控制存在的不足,提出了基于HCMAC(超閉球小腦模型關(guān)節(jié)控制器)與PID相結(jié)合的控制方案,給出了永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型和控制算法。通過仿真實驗研究,證明了HCMAC與PID相結(jié)合比傳統(tǒng)的PID控制具有更好的控制效果,適用于非線性控制。

        關(guān)鍵詞:永磁同步電機;HCMAC;PID;數(shù)學(xué)模型

        中圖分類號:TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.01.007

        隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,永磁同步電機在電動汽車等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng)雖然控制結(jié)構(gòu)簡單、設(shè)計方便,但已無法滿足控制復(fù)雜非線性系統(tǒng)的要求。近年來,模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法取得了良好的控制效果。但是,由于單一的控制方法具有一定的局限性,因此研究人員將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID相結(jié)合、模糊控制與相PID結(jié)合,且取得了很好的研究成果。

        傳統(tǒng)CMAC(比如Albus CMAC)的基函數(shù)常數(shù)為1,只能記憶靜態(tài)信息,而且泛化能力差。CMAC感知野內(nèi)的所有權(quán)系數(shù)對輸出的貢獻(xiàn)都一樣。HCMAC的基函數(shù)為高斯函數(shù),在感知野內(nèi)權(quán)系數(shù)對輸出的貢獻(xiàn)是由感知野(超閉球)上的高斯基函數(shù)確定,離輸入遠(yuǎn)的節(jié)點所對應(yīng)的權(quán)系數(shù)對輸出的貢獻(xiàn)小,離輸入近的節(jié)點所對應(yīng)的權(quán)系數(shù)對輸出的貢獻(xiàn)大,使得HCMAC具有參數(shù)選擇方便的優(yōu)點。常規(guī)的CMAC(如C-L CMAC)采用超立方體的量化方法,量化過程十分煩瑣,特別是當(dāng)輸入變量維數(shù)較高時,量化變得更加困難。HCMAC采用輸入空間超閉球量化和感知方法,量化方法簡單、學(xué)習(xí)速度很快,具有很強的學(xué)習(xí)和泛化能力。

        本文將HCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合,利用傳統(tǒng)的PID實現(xiàn)反饋控制,保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性,且抑制擾動,利用HCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實現(xiàn)前饋控制,確保系統(tǒng)的控制響應(yīng)速度在合理范圍內(nèi),減小超調(diào)量,提高控制精度。

        1 HCMAC的結(jié)構(gòu)和算法

        ③選取高斯基函數(shù)的參數(shù)σ和作用半徑Rb,取σ=0.8,Rb=2.1,從而確定以網(wǎng)點為中心的超閉球。④根據(jù)HCMAC的輸入,找出包含該點的超閉球,確定選擇矩陣Sk,控制選擇器的輸出表達(dá)式為式(5)。⑤根據(jù)PID控制器的輸出調(diào)整權(quán)系數(shù)的大小,調(diào)整公式為式(6)。其中,α=0.2,β=0.02;up為PID控制器的輸出,即以PID控制器的輸出作為調(diào)整HCMAC控制器權(quán)度系數(shù)的依據(jù)。⑥重復(fù)步驟④和⑤。

        4 仿真和對比研究

        4.1 PID控制

        仿真參數(shù):采樣周期ts=0.001 s,初始條件x(0)=0,設(shè)定轉(zhuǎn)速為500 r/min。

        電機參數(shù):定子電阻為0.9 Ω,額定感抗為0.003 5 h,轉(zhuǎn)動慣量為0.014 kg·m2,摩擦因素為0.004 258N·m·s; kp為比例系數(shù),取10,ki為積分系數(shù),取5.PID控制的PMSM輸出響應(yīng)如圖3所示。

        4.2 HCMAC與PID相結(jié)合控制

        仿真參數(shù):采樣周期ts=0.001 s,初始條件x(0)=0,θ(0)=0.2;量化級數(shù)N=12,σ=0.8,Rb=2.1,α=0.2,β=0.02,kp=12,ki=10.HCMAC與PID相結(jié)合控制PMSM的輸出結(jié)果如圖4所示。

        5 結(jié)論

        本文提出了一種HCMAC與PID相結(jié)合的PMSM控制方案。仿真研究表明,該方案具有可行性,且與傳統(tǒng)方案相比,具有更高的控制性能指標(biāo)。通過對永磁同步電機的控制,驗證了該方案有較強的處理非線性和不穩(wěn)定的能力,應(yīng)用前景十分廣闊。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Albus J S.Data storage in the cerebellar model articulation controller(CMAC)[J].Journal of Dynamic Systems,Measurement and Control,1975,97(3).

        [2]Ching-Tsan C,Chun-shin L.CMAC with general basis function[J].Neural Networks,1996,9(7).

        [3]段培永,邵惠鶴.一種CMAC 超閉球結(jié)構(gòu)及其算法[J].自動化學(xué)報,1999,25(6).

        [4]段培永,邵惠鶴.基于廣義基函數(shù)的CMAC 學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)及收斂性分析[J].自動化學(xué)報,1999,25(2).

        [5]忠霖自動控制原理的MATLAB實現(xiàn)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007.

        [6]劉金琨.先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M].第2 版.北京:北京電子工業(yè)出版社,2004.

        〔編輯:劉曉芳〕

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