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        PMLSM智能控制伺服系統(tǒng)的仿真研究

        2020-07-20 02:57:46朱鵬濤譚會(huì)生肖望勇張發(fā)明
        關(guān)鍵詞:智能系統(tǒng)

        朱鵬濤,譚會(huì)生, ,肖望勇,張發(fā)明,

        (湖南工業(yè)大學(xué) a. 電氣與信息工程學(xué)院;b. 交通工程學(xué)院;c. 理學(xué)院,湖南 株洲 412007)

        永磁直線同步電機(jī)(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)以其響應(yīng)速度快、傳遞效率高、可控精度高和工作安全性能可靠等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛地應(yīng)用于高速度、高加速度和高精度的控制領(lǐng)域,成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)與前沿[1-6]﹒但PMLSM 具有功率因數(shù)低、非線性、時(shí)變不確定、結(jié)構(gòu)復(fù)雜和邊端效應(yīng)等缺點(diǎn),由于其時(shí)變性難以建立精準(zhǔn)的PMLSM 數(shù)學(xué)模型,所以PMLSM 伺服系統(tǒng)想獲得較好的控制性能較難實(shí)現(xiàn)[1-3]﹒模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑??刂频戎悄芸刂品椒殚_發(fā)高性能的PMLSM 伺服控制系統(tǒng)開辟了新的道路[1-2,4-6]﹒但是,模糊控制缺乏自適應(yīng)性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法存在訓(xùn)練樣本過(guò)度擬合等問(wèn)題,難以滿足被控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求﹒為了克服采用單一模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等PMLSM 智能控制算法的不足,研究一種將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑??刂坪妥赃m應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)合在一起的PMLSM智能補(bǔ)償滑模控制算法,以提高PMLSM 伺服控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性﹒

        1 PMLSM 伺服系統(tǒng)控制原理

        PMLSM 伺服控制系統(tǒng)是集合了電流控制環(huán)、速度控制環(huán)和位移控制環(huán)的三閉環(huán)控制系統(tǒng)﹒首先,將給定位置信息與霍爾位置傳感器采集到的 PMLSM 初級(jí)位置信息進(jìn)行比較,并傳送到位置控制器,形成位置閉環(huán)控制反饋;其次,將位置控制器變換得到的速度與位置信息經(jīng)濾波求導(dǎo)得到的反饋速度進(jìn)行比較,其差值送入速度控制器中,形成速度閉環(huán)反饋;進(jìn)一步將位置傳感器獲得的位移數(shù)據(jù)通過(guò)相關(guān)算法形成坐標(biāo)變換的電角度,且將速度控制器所得交軸電流輸入電流控制器進(jìn)行電流補(bǔ)償,抑制推力波動(dòng);再將三相交流電經(jīng)過(guò)坐標(biāo)變換后與輸入電流進(jìn)行比較,其差值送入電流控制器,形成內(nèi)環(huán)電流反饋;最后,將電流控制器輸出的電流進(jìn)行一系列坐標(biāo)變換和計(jì)算,形成PWM 信號(hào)并控制逆變器后得到三相交流電流控制PMLSM[1]﹒PMLSM伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1 所示﹒

        圖1 PMLSM 伺服系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)

        2 智能補(bǔ)償滑??刂葡到y(tǒng)數(shù)學(xué)模型

        系統(tǒng)中的RBFN 估計(jì)器用于在線估計(jì)集總不確定度H,它是由L 個(gè)傳感單元組成的RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可劃分為輸入層、隱含層和輸出層﹒在RBFN 中,為減少FPGA 的計(jì)算量,每層節(jié)點(diǎn)的傳感器函數(shù)均選擇三角函數(shù)﹒RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其隱含層的三角隸屬函數(shù)如圖3 所示﹒

        圖2 基于ICSMC 算法的PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)

        圖3 RBFB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成及其隱含層的隸屬函數(shù)

        在RBFN 輸出層,使用權(quán)重和的方法來(lái)計(jì)算RBFN 的輸出,其輸出可表示為

        3 ICSMC 系統(tǒng)仿真模型

        利用Matlab/Simulink R2018a 對(duì)智能控制伺服系統(tǒng)ICSMC 進(jìn)行數(shù)學(xué)建模﹒建模使用自頂向下分解系統(tǒng)/模塊和自底向上分層構(gòu)建模塊/系統(tǒng)的方法,以Simulink 模塊為主、自建S 函數(shù)封裝而成的模塊為輔,通過(guò)原理圖的形式構(gòu)建各層次的模塊/系統(tǒng)﹒

        圖4 為PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)仿真的總體組成結(jié)構(gòu),它包括ICSMC 系統(tǒng)和PMLSM 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)子模塊﹒圖5為ICSMC系統(tǒng)仿真的內(nèi)部模塊組成結(jié)構(gòu),它主要包括滑模面產(chǎn)生器、RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ICSMC 控制律﹒仿真模型的主要參數(shù)如下:A_n=?42.250 398 724 082 93,B_n=0.006 27,M=0.125 4,K_f=20,α =2,λ=8﹒

        圖4 PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)總體仿真結(jié)構(gòu)

        圖5 ICSMC 系統(tǒng)仿真的內(nèi)部模塊結(jié)構(gòu)

        4 ICSMC 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析

        當(dāng)給定位移期望軌跡dm分別為正弦信號(hào)和梯形波信號(hào)時(shí),ICSMC 位移軌跡跟蹤如圖6~圖7所示﹒從圖6~圖7 可以看出,實(shí)際跟蹤位移軌跡d 與給定位移期望軌跡dm幾乎重合,具有非常好的跟蹤效果﹒ICSMC的控制電壓輸出如圖8~圖9所示﹒從圖8~圖9 可看出,控制電壓u 經(jīng)過(guò)不到2 個(gè)時(shí)鐘周期的波動(dòng)便達(dá)到了穩(wěn)定狀態(tài)﹒ICSMC位移跟蹤軌跡誤差如圖10~圖11 所示﹒從圖10~圖11 可以看出,位移跟蹤軌跡誤差e 也經(jīng)過(guò)不到2 個(gè)時(shí)鐘周期的波動(dòng)便達(dá)到了穩(wěn)定的狀態(tài)﹒位移跟蹤軌跡誤差從開始的波動(dòng)狀態(tài)到穩(wěn)定狀態(tài),在輸入正弦波形時(shí),其波動(dòng)幅度在4%左右;而輸入梯形波形時(shí),其波動(dòng)幅度在5%左右﹒

        綜合以上仿真分析結(jié)果可知,對(duì)于周期性正弦期望軌跡和梯形期望軌跡的跟蹤,ICSMC 智能控制伺服系統(tǒng)具有響應(yīng)速度快、基本無(wú)超調(diào)和抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn),并具有良好的動(dòng)態(tài)性能和較強(qiáng)的魯棒性﹒

        圖6 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號(hào))

        圖7 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號(hào))

        圖8 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號(hào))

        圖9 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號(hào))

        圖10 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號(hào))

        圖11 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號(hào))

        5 結(jié)論

        為提高PMLSM 伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制性能,給出了一種將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑??刂坪妥赃m應(yīng)學(xué)習(xí)相結(jié)合的智能補(bǔ)償滑??刂扑惴?,建立了基于該算法的智能補(bǔ)償滑模控制系統(tǒng)(ICSMC)模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)PMLSM 伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)子跟蹤周期參考軌跡的高性能控制﹒在Matlab/Simulink軟件環(huán)境下的仿真結(jié)果表明,ICSMC 系統(tǒng)響應(yīng)速度快、基本無(wú)超調(diào)、抗干擾能力強(qiáng),且具有良好的動(dòng)態(tài)性能和較強(qiáng)的魯棒性﹒

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