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        文章標題:基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機無速度傳感器滑?刂
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      作者:vivan2254  發(fā)表時間:2010-5-25 16:11:12
      基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機無速度傳感器滑模控制
          李毓洲,  陽林
      (廣東工業(yè)大學機電工程學院,廣東廣州510006
       
       
       
        摘要:永磁同步電機( pmsm)是一個多變量、非線性、強耦合的復雜系統(tǒng),對外界擾動及內部攝動極為敏感。為提高系統(tǒng)魯棒性,基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的時頻局部特性、變焦特性、自學習、自適應、魯棒性及很強的非線性逼近能力等特性,建立非線性映射,估計轉子位置并計算轉子的輸出速度,引入滑模變結構控制策略對pmsm進行控制,并在同等條件下對pi控制進行了仿真研究,結果表明所提出的控制策略能有效提高系統(tǒng)的調速性能。
          關鍵詞:永磁同步電機;小波神經(jīng)網(wǎng)絡;無速度傳感器
          中圖分類號:tm301. 2:tm351文獻標識碼:a文章編號:1673-6540(2010)03-0031-04
      引 
          永磁同步電機( pmsm)具有結構簡單、功率密度高、效率高等優(yōu)點,廣泛應用于很多領域,例如電動汽車領域等。而對于pmsm這樣的交流傳動系統(tǒng)而言,無傳感器技術已成為研究的熱點之一,主要方法包括開環(huán)型轉速估計法、現(xiàn)代控制理論法、智能控制分析法和不依賴電機方程的檢測法籌。開環(huán)型觀測器估計精度較差,僅滿足中、高速情況下的控制要求;基于現(xiàn)代控制理論的模型參考自適應法、擴展卡爾曼濾波法(ekf)及全階狀態(tài)觀測法等,在轉速估計中得到一定的應用,但系統(tǒng)計算量大、抗參數(shù)變化能力不強,制約了其發(fā)展;不依賴電機方程的高頻注入法、漏感脈動檢測法和由阻抗差異法等雖提高了系統(tǒng)的全速觀測性,但同時也帶來了操作上的不便。
          和其他交流電機一樣,由于受噪聲、溫度和磁場等因素的影響,pmsm也是一個參數(shù)不確定、非線性、強耦合和多變量高階復雜系統(tǒng)。傳統(tǒng)pmsm控制器多采用pi調節(jié)器,pi控制算法簡單,能滿足一定范圍內的控制要求,但其設計依賴于精確的數(shù)學模型,在實際應用中,由于外界干擾和內部攝動等不確定因素的影響,很難滿足高性能控制的要求。高性能控制系統(tǒng)不僅要求快速和準確,還要求在未知擾動和參數(shù)變化時具有高恢復能力。faa-jeng lin等學者提出采用自適應不確定觀測器觀測不確定擾動,提高魯棒性。由于這些方法計算復雜,在實際系統(tǒng)中應用并不多。在系統(tǒng)辨識和控制中,由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)屬于非線性動態(tài)系統(tǒng),具有很強的自學習、自適應和泛化能力[34],ann已作為一種新手段廣泛在交流傳動系統(tǒng)中得到研究,文獻[5]利用bp網(wǎng)絡實現(xiàn)電流、磁鏈到轉子位置的映射,并利用數(shù)字信號處理器(dsp)實現(xiàn)開關磁阻電機(srm)神經(jīng)網(wǎng)絡控制,效果良好。文獻[6]提出一種基于自適應rbf神經(jīng)網(wǎng)絡的轉子位置辨識方法,建立以各相電流、磁鏈作為輸入,轉子位置信號作為輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)電機電流、磁鏈和轉子位置間的非線性映射,估算轉子位置角度,從而有效消除位置傳感器。盡管rbf神經(jīng)網(wǎng)絡全局收斂,但是其隱層節(jié)點的數(shù)目、隱層節(jié)點的中心和標準化參數(shù)難以確定。逅年來,國外學者嘗試將滑?刂( slide mode control,smc)應用于各類電機的位置伺服系統(tǒng)中,結果表明能有效改善摩擦非線性和負載時變性,提高了系統(tǒng)的魯棒性。文獻[12]將smc引入pmsm無位置傳感器調速系統(tǒng),提高了速度觀測器的精度。文獻[13]將smc應用于pmsm直接轉矩控制并進行了初步試驗,證明smc能改善直接轉矩控制存在的電流、磁鏈和轉矩脈動問題。本文基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的時頻局部特性、變焦特性、自學習、自適應、魯棒性及很強的非線性逼近能力的特性,提出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的pmsm無速度傳感器滑?刂撇呗裕⑵鋺糜谑噶靠刂苝msm調速系統(tǒng)。仿真結果表明所提出的控制策略能較好地提高系統(tǒng)的魯捧性和快速性,有效改善了電機的動、靜態(tài)特性。
      小波神經(jīng)網(wǎng)絡及其訓練算法
      1.1小波神經(jīng)網(wǎng)絡
          小波神經(jīng)網(wǎng)絡是以小波函數(shù)為基函數(shù)的一種連接型前饋網(wǎng)絡,將常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層函數(shù)用小波函數(shù)代替,相應的輸入層到隱層的權值及隱層閥值分別由小波函數(shù)的伸縮系數(shù)和平移參數(shù)代替,又可認為是rbf網(wǎng)絡的推廣。圖1為小波神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構圖,分為三層:第一層為輸入層;第二層為隱含層,采用小波函教作為激勵函數(shù);第三層為線性輸出層。
         
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