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    重庆时时彩微信群群主违法吗: 基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法.pdf

    关 键 词:
    基于 神经网络 系统 理论 轴承 异步电机 控制 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201110268020.3

    申请日:

    2011.09.13

    公开号:

    CN102361429A

    公开日:

    2012.02.22

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):H02P 21/08申请公布日:20120222|||实质审查的生效IPC(主分类):H02P 21/08申请日:20110913|||公开
    IPC分类号: H02P21/08; G06N3/08 主分类号: H02P21/08
    申请人: 江苏大学
    发明人: 刘贤兴; 王正齐; 孙宇新
    地址: 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
    优先权:
    专利代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 楼高潮
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110268020.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2014.09.17|||2012.04.04|||2012.02.22

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法,由两组Park逆变换、两组Clark逆变换、两组电流调节型逆变器、磁链观测器和无轴承异步电机构成复合被控对象;由模糊神经网络加积分器构成模糊神经网络逆系统;并将模糊神经网络逆与复合被控对象串联,将无轴承异步电机解耦成包含两个位移子系统、一个转速子系统和一个转子磁链子系统的伪线性系统;对得到的伪线性系统引入内??刂?,组成闭环控制。本发明控制精度高,对外部扰动、参数变化和建模误差的鲁棒性高,能够实现对无轴承异步电机的高性能控制。

    权利要求书

    1: 基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法, 其特征在于包括以下步骤 : 1) 两组 Park 逆变换、 两组 Clark 逆变换、 两组电流调节型逆变器、 磁链观测器和无轴承 异步电机构成复合被控对象 ; 每组所述 Park 逆变换、 Clark 逆变换和电流调节型逆变器依 次连接后接入所述无轴承异步电机构, 所述无轴承异步电机结构的输出为转子 x、 y 方向的 位移和转速 ; 所述磁链观测器输入端与两路定子相电流和所述转速 相连, 输出端为 转子磁链角 和转子磁链 , 所述转子磁链角 分别与所述两组 Park 逆变换相连 ; 2) 用模糊神经网络与 6 个积分器构造所述复合被控对象的神经网络逆系统, 将所述神 经网络逆系统连接在所述复合被控对象之前组成伪线性系统, 将该伪线性系统等效为两个 二阶积分型位移子系统、 一个一阶积分型转速子系统和一个一阶积分型转子磁链子系统 ; 3) 通过训练模糊神经网络, 确定使神经网络逆系统实现复合被控对象的逆系统功能的 参数 ; 4) 对所述伪线性系统中的位移子系统、 转速子系统和转子磁链子系统分别设计位移控 制器、 转速控制器和转子磁链控制器, 组成内??刂破?; 5) 对伪线性系统引入内??刂破?, 形成对所述无轴承异步电机所述闭环控制。
    2: 根据权利要求 1 所述的基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法, 其特 征在于, 所述模糊神经网络为输入节点数为 10、 输出节点数为 4 的 5 层网络。
    3: 根据权利要求 1 所述的基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法, 其特 征在于, 所述模糊神经逆系统的输入点为 4 个, 其中第一输入点直接与模糊神经网络的第 一输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第二个输入点连接, 再经积分器后与模糊神经 网络的第三输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第二输入点直接与模糊神经网络的第四输 入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第五输入点连接, 再经积分器后为模糊神经网络的 第六输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第三输入点直接与模糊神经网络的第七输入点连 接, 经积分器与模糊神经网络的第八输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第四输入点直接 与模糊神经网络的第九输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第十输入点连接。
    4: 根据权利要求 1 所述的基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法, 其特 征在于, 所述步骤 3) 训练模糊神经网络的方法为 : (1) 在无轴承异步电机转子磁场定向控 制系统中, 根据电机实际的物理运行区域, 采用按正态分布的随机量作为激励信号, 选择采 样周期对无轴承异步电机转子径向 、 两个方向的位移、 转速 、 转子磁链 和四路电 流信号进行数据采样 ; (2) 将得到的转子径向 、 两个方向的位移离线求其一阶及二阶导 数, 对转速 和转子磁链 求其一阶导数, 并对信号作规范化处理, 组成所述模糊神经网 ; (3) 采用 BP 网络误差反传的方法训 络的训练样本集 练所述模糊神经网络, 并用一阶梯度寻优算法调节模糊神经网络的连接权系数以及其隶属 度函数的参数, 使所述模糊神经网络的输出均方误差保持在 0.0005 之内。
    5: 根 据 权 利 要 求 1 所 述 的 基 于 神 经 网 络 逆 系 统 理 论 的 无 轴 承 异 步 电 机 控 制 方 法, 其 特 征 在 于, 所 述 步 骤 4)位 移 子 系 统 的 位 移 内 部 模 型 为 , 转子位移内??刂破魑?2 , 滤波器 ; 转速子系统内部模型为 为 , 滤波器 ; 磁链子系统内部模型为 , 转速内??刂破?,滤 波 器 , 磁链内??刂破魑?。

    说明书


    基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法

        技术领域 本发明属于电力传动控制设备的技术领域, 尤其是一种基于神经网络逆系统理论 的无轴承异步电机控制方法。
         背景技术 无轴承异步电机是一个非线性、 多变量、 强耦合的系统, 实现其电磁转矩和径向悬 浮力之间的动态解耦控制是电机稳定悬浮和旋转运行的关键。
         目前, 无轴承异步电机的控制方法主要有矢量控制和反馈线性化控制等。 其中, 基 于转矩绕组气隙磁场定向的矢量控制策略, 能够实现对无轴承异步电机的转矩和气隙磁链 的分别控制, 但由于气隙磁链仍然与转矩电流有关, 并没有实现真正意义上的解耦控制。 基 于转矩绕组转子磁场定向的矢量控制方法, 能做到无轴承异步电机转矩电流与励磁电流之 间的解耦, 但仅仅属于稳态解耦控制, 而不能实现动态解耦。 基于逆系统理论的反馈线性化 方法理论上可以实现无轴承异步电机的动态解耦控制, 但其解耦线性化的实现, 要求获得
         被控对象的精确数学模型。而作为一个复杂的非线性对象, 无轴承异步电机的转子参数随 工况的变化十分显著, 再加上负载扰动的存在以及磁饱和的影响, 使得系统精确建模很困 难, 因此解析逆系统方法很难在实际中真正应用。神经网络逆系统方法可以实现无轴承异 步电机的动态解耦控制, 且结构简单、 易于工程实现。 不过由于利用神经网络建模不可避免 地存在误差, 需要对解耦后的伪线性系统设计闭环控制器来确保系统的鲁棒性。在针对非 线性系统的不确定性和抗干扰性方面, 非线性内??刂凭哂泻艽蟮挠攀?, 因其对干扰和模 型失配都具有良好的鲁棒性, 在工业控制中得到了广泛应用。 因此, 如何将神经网络逆系统 方法和内??刂葡嘟岷隙晕拗岢幸觳降缁卸怦羁刂?, 成为研究的重点。 发明内容
         本发明的目的是提供一种基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法。 该方法不依赖于无轴承异步电机的精确数学模型, 能够实现无轴承异步电机电磁转矩和径 向悬浮力之间的动态解耦控制 ; 同时又能很好地抑制参数摄动和负载扰动, 克服未建模动 态的干扰, 提高无轴承异步电机控制系统的动态响应速度和稳态跟踪精度, 实现高性能控 制。
         本发明基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法的技术方案是 : 1) 两组 Park 逆变换、 两组 Clark 逆变换、 两组电流调节型逆变器、 磁链观测器和无轴承 异步电机构成复合被控对象 ; 每组所述 Park 逆变换、 Clark 逆变换和电流调节型逆变器依 次连接后接入所述无轴承异步电机构, 所述无轴承异步电机构的输出为转子 x、 y 方向的位 移和转速 ; 所述磁链观测器输入端与两路定子相电流和所述转速 相连, 输出端为转子磁链角 和转子磁链, 所述转子磁链角 分别与所述两组 Park 逆变换相连 ;2) 用模糊神经网络与 6 个积分器构造所述复合被控对象的神经网络逆系统, 将所述神经网络逆系统连接在所述复合被控对象之前组成伪线性系统, 将该伪线性系统等效为两个 二阶积分型位移子系统、 一个一阶积分型转速子系统和一个一阶积分型转子磁链子系统 ; 3) 通过训练模糊神经网络, 确定使神经网络逆系统实现复合被控对象的逆系统功能的 参数 ; 4) 对所述伪线性系统中的位移子系统、 转速子系统和转子磁链子系统分别设计位移控 制器、 转速控制器和转子磁链控制器, 组成内??刂破?; 5) 对伪线性系统引入内??刂破?, 形成对所述无轴承异步电机所述闭环控制。
         进一步, 所述模糊神经网络为输入节点数为 10、 输出节点数为 4 的 5 层网络。
         进一步, 所述模糊神经逆系统的输入点为 4 个, 其中第一输入点直接与模糊神经 网络的第一输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第二个输入点连接, 再经积分器后与 模糊神经网络的第三输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第二输入点直接与模糊神经网络 的第四输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第五输入点连接, 再经积分器后为模糊神 经网络的第六输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第三输入点直接与模糊神经网络的第 七输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第八输入点连接 ; 所述模糊神经逆系统的第四 输入点直接与模糊神经网络的第九输入点连接, 经积分器与模糊神经网络的第十输入点连 接。
         进一步, 所述步骤 3) 训练模糊神经网络的方法为 : (1) 在无轴承异步电机转子磁 场定向控制系统中, 根据电机实际的物理运行区域, 采用按正态分布的随机量作为激励信 号, 选择采样周期对无轴承异步电机转子径向 、 两个方向的位移、 转速 、 转子磁链和四路电流信号进行数据采样 ; (2) 将得到的转子径向 、 两个方向的位移离线求其一阶 及二阶导数, 对转速 和转子磁链 求其一阶导数, 并对信号作规范化处理, 组成所述模 ; (3) 采用 BP 网络误差反传糊神经网络的训练样本集的方法训练所述模糊神经网络, 并用一阶梯度寻优算法调节模糊神经网络的连接权系数以 及其隶属度函数的参数, 使所述模糊神经网络的输出均方误差保持在 0.0005 之内。
         进 一 步, 所 述 步 骤 4)位 移 子 系 统 的 位 移 内 部 模 型 为 , 位移内??刂破魑?, 滤波器; 转速子系统内部模型为 为, 滤波器 ; 磁链子系统内部模型为, 转速内??刂破?,滤 波 器, 磁链内??刂破魑?br>     。本发明的有益效果是 : 1. 模糊神经网络同时具备神经网络的自学习、 自适应功能和模糊逻辑较强的模糊推 理能力等优点, 利用模糊逻辑技术提高神经网络的学习能力, 利用神经网络实现模糊逻辑 系统和并行模糊推理。 将模糊神经网络与具有解耦线性化特点的逆系统方法相结合形成的 神经网络逆系统方法, 不仅能够实现复杂非线性系统的解耦控制, 而且克服了神经网络存 在局部极小点、 过学习及结构和类型的选择过分依赖经验等缺陷 ; 2. 将神经网络逆系统方法与内??刂葡嘟岷?, 合理设计内??刂破?, 能够抑制参数摄动和负载突变产生的影响, 克服未建模动态的干扰, 实现无轴承异步电机的高性能控制 ; 3. 通过构造神经网络逆系统, 将对无轴承异步电机这一非线性、 多变量、 强耦合系统 的控制转化为对转子径向位移、 转速和转子磁链四个积分线性子系统的控制, 实现了无轴 承异步电机悬浮力和旋转力之间的动态解耦。对解耦后的伪线性系统引入内??刂坪?, 大 大提高了无轴承异步电机控制系统的对参数变化、 外部扰动和建模误差的鲁棒性。 附图说明
         图 1 是复合被控对象的结构图。
         图 2 是神经网络逆系统与复合被控对象效为伪线性系统的示意图。
         图 3 是由控制系统简化的结构原理图。
         图 4 为基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制方法原理图。
         图 5 是本发明的一种数字控制实现原理图。
         图 6 是本发明的系统控制流程图。 具体实施方式 本发明首先将无轴承异步电机 1、 两个电流调节型逆变器 3、 4、 两组 Park 逆变换 23、 24、 两组 Clark 逆变换 21、 22 及磁链观测器 27 作为一个整体组成复合被控对象 7, 该 复合被控对象等效为转子磁场定向坐标系下的六阶微分方程模型, 系统的向量相对阶为
         {2,2,1,1}。采用 10 个输入节点、 4 个输出节点的模糊神经网络 8 加 6 个积分器 ()来构造复合被控对象的神经网络逆系统 9。并通过训练模糊神经网络 8 使神经网络逆系统 9 实现复合被控对象 7 的逆系统功能。再将神经网络逆系统 9 串接在复合被控对象 7 之前, 神经网络逆系统 9 和复合被控对象 7 合成为由两个二阶积分型位移子系统、 一个一阶积分 型转速子系统和一个一阶积分型转子磁链子系统构成的伪线性系统 28, 从而将对一个复杂 的非线性、 多变量和强耦合系统的控制转化为对转子径向位移、 转速和转子磁链四个简单 的积分线性子系统的控制。接着根据内??刂圃?, 对解耦后的伪线性系统 28 中的位移子 系统、 转速子系统和转子磁链子系统分别设计位移控制器 10、 11、 转速控制器 12 和转子磁 链控制器 13, 位移控制器 10、 11、 转速控制器 12 和转子磁链控制器 13 共同组成内??刂破?14。最后对伪线性系统 28 引入内??刂?, 最终形成基于神经逆系统理论的无轴承异步电机 控制方法。
         具体实施分以下 5 步 : 和 , 通过输出 和 与 Clark 逆变1. 如图 1 所示, Park 逆变换 A23 的输入为 换 A21 相连, 逆变换 A21 的输出 变器 A3 的输出 , 通过输出 和 、 和 、 和与电流调节型逆变器 A3 连接 ; 电流调节型逆 和与无轴承异步电机 1 连接 ; Park 逆变换 B24 的输入为 、 和与 Clark 逆变换 B22 相连, 逆变换 B22 的输出 、 和与电流调节型逆变器 B4 连接 ; 电流调节型逆变器 B4 的输出相电流与无轴承异步电机 1 。磁链观测器 27 由连接 ; 无轴承异步电机 1 的输出为转子 、 两个方向的位移和转速常用的 Clark 变换 25 及电流转速磁链观测模型 26 组成, 其输入为转矩绕组定子相电流 、 及转速 , 输出为转子磁链角 及转子磁链 , 转子磁链角 分别与 Park 逆变换 A23和 Park 逆变换 B24 相连, 转子磁链角 用于实现 Park 变换与 Park 逆变换, 转子磁链 作为磁链闭环控制的反馈量。上述组合可以等效为复合被控对象 7, 该复合被控对象 7 以 四个电流信号作为输入, 以转子 、 两个方向的位移、 转速 作为输出。
         和转子磁链2. 采用模糊神经网络 8 加 6 个积分器构造神经网络逆系统 9, 如图 2 左图中的虚 线框内所示。模糊神经网络 8 采用 5 层网络, 输入节点数为 10, 输出节点数为 4, 误差指标 取均方误差, 输入输出变量的隶属度函数均采用铃型函数, 每个输入取 15 个隶属度函数, 输出函数类型为线性, 模糊神经网络 8 的参数在第三步的离线学习中确定。模糊神经网络 8 的第一个输入即为神经网络逆系统 9 的第一个输入, 其经第一个积分器为模糊神经网络 8 的第二个输入, 再经第二个积分器为模糊神经网络 8 的第三个输入 ; 模糊神经网络 8 的第四 个输入即为神经网络逆系统 9 的第二个输入, 其经第三个积分器为模糊神经网络 8 的第五 个输入, 再经第四个积分器为模糊神经网络 8 的第六个输入 ; 模糊神经网络 8 的第七个输入 即为神经网络逆系统 9 的第三个输入, 其经第五个积分器为模糊神经网络 8 的第八个输入 ; 模糊神经网络 8 的第九个输入即为神经网络逆系统 9 的第四个输入, 其经第六个积分器为模糊神经网络 8 的第十个输入 ; 模糊神经网络 8 的输出即为神经网络逆系统 9 的输出。
         神经网络逆系统 9 连接在复合被控对象 7 之前组成伪线性系统 28, 将该伪线性系 统 28 等效为两个二阶积分型位移子系统、 一个一阶积分型转速子系统和一个一阶积分型 转子磁链子系统。
         3. 确定模糊神经网络 8 的参数。(1) 在无轴承异步电机转子磁场定向控制系统 中, 根据电机实际的物理运行区域, 采用按正态分布的随机量作为激励信号, 并合理选择采 样周期对无轴承异步电机转子 、 两个方向的位移、 转速 、 转子磁链 和四路电流信号进行数据采样。(2) 将得到的转子径向 、 两个方向的位移离线求其一阶及二阶导数, 对转速 样本集 和转子磁链 求其一阶导数, 并对信号作规范化处理, 组成模糊神经网络的训练 。(3) 采用 BP 网络误差反传的方法训练模糊神经网络 8, 并用一阶梯度寻优算法调节模糊神经网络 8 的连接权系数以及其隶属度函数的 参数, 使模糊神经网络 8 的输出均方误差保持在 0.0005 之内。
         4. 构造内??刂破?14。根据内??刂圃?, 分别对转子径向位移子系统、 转速子 系统和磁链子系统设计内??刂破?。位移子系统内部模型 A15 和位移内部模型 B16 取为 , 滤波器 B11 为 , 滤波器 子 系 统 内 部 模 型 18 取 为 , 相应的位移内??刂破?A10 和位移内??刂破?; 转速子系统内部模型 17 取为 , 转 速 内 模 控 制 器 12 为 , 滤波器 ; 磁链 , 磁 链 内 模 控 制 器 13 为。 内??刂破?14 和内部模型 19 的结构和连接情况如图 3 所示, 转子位移内部模型 A15、 转子位移内部模型 B16、 转速子系统内部模型 17 和磁链子系统内部 模型 18 组成内部模型 19 ; 转子内??刂破?A10、 转子内??刂破?B11、 转速内??刂破?12 和 磁链内??刂破?13 组成内??刂破?14。
         5. 对解耦后的无轴承异步电机伪线性系统 28 引入内??刂?, 内??刂破?14 与伪 线性系统 28 的输入 { } 连接, 内部模型 19 与伪线性系统 28 的输出 {} 连接, 从而组成闭环的控制, 形成基于神经网络逆系统理论的无轴承异步电机控制。
         如图 5 是本发明的一个实施例, 其中神经网络逆系统 9、 内??刂破?14 及坐标变换 由 DSP(TMS320F28335) 控制器 2 通过软件来实现。无轴承异步电机数字控制系统中的硬件 电路由主电路、 ?;さ缏泛图觳獾缏返茸槌?。 其中主电路又由整流电路、 滤波电路和逆变电 路 (IPM) 构成。三相不可控整流电路把三相交流电整流为直流电 ; 整流后的脉动直流电经 过由电解电容构成的滤波电路, 变成平滑稳定的直流电 ; IPM 逆变电路对该直流电进行逆 变, 变成电压和频率都可调的交流电 ; DSP 发出 PWM 脉冲信号, 经隔离驱动电路后驱动 IPM, 完成变压变频控制。由于无轴承异步电机有两套绕组, 因此本数字控制系统需要两套主电 路, 其中一套用于转矩绕组 6 的控制, 另一套用于悬浮控制绕组 5 的控制, 这两套硬件电路 在结构上相似。无轴承异步电机数字控制系统中的检测电路包括直流母线电压检测电路、 输出电压电流检测电路、 速度检测电路和位移检测电路等。 直流母线电压用于过欠压?;?, 输出电压电流、 速度、 位移等值的检测用于系统闭环控制用。 速度检测电路包括速度传感器 30 和采样电路, 其中采用增量式光电编码器对电机转速进行测量 ; 位移检测电路包括位移 传感器 29, 其采用电涡流传感器对转子径向位移进行测量 ; 电流检测采用霍尔 (Hall) 传感 器; IPM 逆变电路 A31 和 IPM 逆变电路 B32 采用电流调节型逆变器 (CRPWM)。
         系统程序框图如图 6 所示, 包括主程序和中断服务程序。主程序首先是系统初始 化、 DSP 及外设初始化和软件变量初始化, 当 IPM 出现故障 (比如欠压、 过温、 短路、 过流) 或 者硬件电路中出现过流、 过压、 欠压等现象时, 中断服务子程序将置中断标志位, 从而促使 DSP 中的硬件电路来封锁电机绕组的 PWM 波输出, 用以实现对电机及时的?;?。 通过通用定 时器的周期中断可以触发位移、 转速和磁链控制中断, 中断服务子程序首先?;こ绦蛳殖?, 同时实时采样转子径向位移、 转速和定子电流信号, 并计算出转子磁链值。 在对采样信号进 行滤波和归一化处理后, 进行神经网络逆系统控制, 最后恢复现场, 退出中断。

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