552基于神经网络逆的永磁同步电动机解耦控制图文精Word文件下载.docx

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周童，刘国海，ZHOUTong，LIUGuo-hai周童,ZHOUTong（南通大学,江苏南通,226019，刘国海,LIUGuo-hai（江苏大学,江苏镇江,212013微特电机SMALL&

SPECIALELECTRICALMACHINES2009，37（61次参考文献（13条1.ZhougL.RahmamMFAdirectcontrollerforpermanentmagnetsynchronousmotordrives1999（032.陈奇基于DSP永磁同步电动机直接转矩及其无速度传感器控制的研究20073.张绍.周波.葛红娟基于双空间矢量调制的矩阵变换器-永磁同步电动机矢量控制系统[期刊论文]-电工技术学报2007（044.王正.常浩永磁同步电动机矢量控制系统研究[期刊论文]-沈阳工业大学学报2007（035.林海.李宏.李小川永磁同步电动机直接转矩控制策略研究[期刊论文]-微特电机2007（106.周华伟.贾洪平.刘国海一种新型永磁同步电动机直接转矩控制[期刊论文]-电力电子技术2007（107.王超.李世华.田玉平基于自抗扰技术的永磁同步电动机直接转矩控制[期刊论文]-电气传动2007（078.张春梅.刘贺平.马宝柱模糊自适应控制在永磁同步电机直接转矩控制中的应用[期刊论文]-电气传动2006（109.张兴华感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制[学位论文]200210.唐任远现代永磁电机理论与设计199711.戴先中多变量非线性系统的神经网络逆控制方法200512.许东.吴铮基于MATLAB6.x的系统分析与设计-神经网络200213.焦李成神经网络系统理论1995相似文献（10条1.学位论文张兴华感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制2002针对矢量控制等依赖于模型的感应电机高性能控制方法中存在的问题（如只能实现稳态解耦,鲁棒性和适应性差等,在国家自然科学基金的资助下,将神经网络与逆系统方法结合,提出了感应电机的神经网络逆解耦控制方法.该方法可有效地克服感应电机的未建模动态、参数变化及负载扰动对控制性能的影响,真正实现感应电机的线性化动态解耦控制,为高性能的感应电机控制提供了一种新方法.论文的主要研究工作及已取得的研究成果如下:

首先,应用非线性系统的线性代数方法,给出了一般非线性系统的静态逆系统和动态逆系统的构造算法,证明了非线性系统由静态逆系统及动态逆系统来实现输入输出线性化解耦的充要条件,从理论上系统地阐述了逆系统线性化解耦控制策略.然后,系统和全面地分析了感应电机的可逆性及其逆系统线性化解耦特征,给出了感应电机的状态反馈逆系统与输入积分逆系统的解析表达式,并从理论与仿真实验两方面分析了参数变化及负载扰动对解析逆解耦控制产生的严重影响,从而得出了感应电机的解析逆系统方法在实际中难以应用的结论.为解决由于感应电机因受未建模型动态、参数变化和负载扰动影响而使解析逆系统方法难以在实际中应用的难题,提出了感应电机的神经网络逆解耦控制方法,给出了感应电机神经网络逆模型的结构形式、辨识方法及实现步骤,真正将感应电机这样一个多变量、强耦合、时变的非线性对象动态解耦成两个SISO的伪线性积分子系统,进一步对两个积分子系统分别设计闭环线性控制器,使整个系统具有很强的参数鲁棒性和良好的抗负载扰动的能力,为逆系统方法在高性能感应电机控制中的应用奠定了基础.为了在神经网络逆解耦控制实现中准确地获取转子磁链的信息,研究了模型参考自适应磁链估计器的设计方法,导出了感应电机的线性磁链估计模型方程,并给出了一种基于扩展的Kalman滤波原理的转速与转子磁链的同时辨识算法.为验证感应电机的神经网络逆解耦控制方法在实际应用中的有效性,开发研制了一种基于数字信号处理器和智能功率模块的感应电机数字控制装置,采用DSP汇编语言设计了控制系统的软件,成功地进行了感应电机的神经网络逆系统动态解耦控制实验.实验结果显示系统具有良好的控制性能,表明感应电机的神经网络逆系统方法是一种有效和实用的高性能控制方法.2.学位论文王新基于神经网络逆的感应电机解耦线性化方法系统研究2008在参数变化和外在扰动的工况下,对感应电机进行自适应或鲁棒控制研究是一个热点和难点,虽然许多专家学者已经提出了各种各样的高性能控制策略,但得到理论上严谨、且易于工程实现的感应电机高性能控制系统仍是一个具有挑战性的课题。

作为一种兼顾易于工程化和高性能控制的方法,神经网络逆系统方法已经在感应电机控制中得剑初步应用,但是研究工作还不够深入、全面和系统,所提控制结构鲁棒性相对较差。

对实物控制研究也比较欠缺。

为此,本文采用解析逆系统理论,系统、深入地研究了感应电机定子磁链与转速、转子磁链与转速的解耦线性化控制,在感应电机数学模型精确已知的情况下实现了感应电机磁链与转速的动态解耦线性化。

并对解析逆控制结构（所提和已有的之间及相应的、成熟的矢颦控制（定子磁场定向及转子磁场定向控制方法作了深入、全面地比较。

针对矢量控制和解析逆控制都严巫依赖于系统精确模型,即对参数变化敏感及抗扰动能力差等问题,本文进一步采用神经网络逆系统理论,来解决感应电机由于参数变化、状态观测不准及外在扰动等因素造成的解耦线性化火败问题,实现了磁链与转速之间的解耦线性化,提出了几种感应电机神经网络逆控制结构。

将所提及已有的神经网络逆控制结构与矢量控制或解析逆控制作了全面、系统地比较,指出了它们在理论上和实现中的特点。

最后,在自行研制的交流调速系统实时仿真实验平台上实现了所提和已有的感应电机神经网络逆控制结构。

本文的主要研究成果如下：

1.提出了控制定子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构1在两相静止（αβ坐标系下,以定子磁链两相分量及转速为状态变量、定子磁链幅值及转速为输出的感应电机三阶模型为控制对象,将定子电压两相分量负载转矩作为扰动,采用Interactor算法分析了系统的可逆性,得到了解析逆表达式,找到了系统的隐动态,在模型精确已知的情况下实现了感应电

机定子磁链与转速的解耦线性化,并与定子磁场定向控制作了深入比较。

利用神经网络逆系统理论,在参数变化和外在扰动存在的情况下,实现了感应电机定子磁链与转速的解耦线性化。

得到了αβ坐标系下控制定子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构。

此结构具有不需要旋转坐标变换、结构简单、鲁棒性好等优点。

仿真结果验证了控制方法理论上有高动态性能,在实时仿真平台上对此结构的实现作了研究,指出了实现时存在的问题。

2在定子磁场定向（DQ坐标系下,以定子磁链幅值及转速为状态变量和输出变量的感应电机二阶模型为控制对象,将定子电压D轴分量和负载转矩作为扰动,采用Interactor算法分析了系统的可逆性,得剑了解析逆的两种形式表达式,在模型精确已知的情况下实现了感应电机定子磁链与转速的解耦线性化。

利用神经网络逆系统理论,给出了DQ坐标系下控制定子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构。

2.提出了控制定子磁链与转速的电乐控制型感应电机解析逆控制结构。

在DQ坐标系下,以定子电流DQ两相分量、定子磁链D轴分量及转速为状态变量的感应电机四阶模型为被控对象,定义输出为定子磁链幅值和转速,采用Interactor算法分析了系统的可逆性,得到了解析逆表达式,实现了定子磁链及转速与电压分量之间的解耦线性化控制,并与带电压解耦补偿的定子磁场定向控制作了比较研究。

3.提出了控制转子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构1考虑其他学者提出的αβ坐标系下电流控制型感应电机解析逆控制结构,将其与直接转子磁场定向控制作了比较研究。

提出了αβ坐标系下,控制转子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构,并与直接转子磁场定向控制及解析逆控制作了仿真比较,在实时仿真实验平台上对此结构的实现作了研究,给出了实验结果。

2在同步旋转dq坐标系下,以转子磁链两相分量及转速为状态变量的感应电机三阶模型为被控对象,定义输出为转子磁链幅值和转速,采用Interactor算法分析了系统的可逆性,得到了解析逆表达式,指出解耦线性化效果与坐标系d轴的初始何置选择无关,找到了系统的隐动态,实现了转子磁链及转速与电流分量之间的解耦线性化控制,得到了同步旋转dq坐标下,控制转子磁链与转速的电流控制型感应电机解析逆控制结构。

利用神经网络逆系统理论,提出了同步旋转dq坐标系下,控制转子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构,指出这是电流控制型感应电机神经网络逆控制结构的一般形式,并对此结构作了仿真及实验研究。

3针对前人提出的MT坐标系下,电流控制型感应电机逆（解析逆和神经网络逆控制系统结构,本文对其作了进一步研究,将其进行了简化,并与直接转子磁场定向控制作了比较研究,指出它是转子磁场定向控制的一种改进结构,是同步旋转dq坐标系下电流控制型感应电机逆控制结构的一种特殊形式。

在实时仿真实验平台上对此结构的实现作了研究,取得了很好的控制性能。

4.对前人提出的MT坐标系下,电压控制型感应电机神经网络逆控制结构作了进一步研究,将解析逆控制结构与带电压补偿解耦的直接转子磁场定向控制进行了仿真比较,对神经网络逆控制结构的解耦性能作了进一步实验验证。

5.提出或设计了几种磁链（定子和转子观测器。

对一种定子磁链观测器的积分形式进行改进,使其可以准确地观测幅值变化的定子磁链；

将得到的两种转子磁链观测器用于MT坐标系下电压控制型感应电机神经网络逆控制结构,并对其进行了仿真研究以验证观测器和神经网络逆控制结构的有效性；

设计了几种负载转矩观测器,并将基于ESO的负载转矩观测器用于电流控制型感应电机神经网络逆控制结构。

6.研制了交流调速系统实时仿真实验平台,平台主要包括德国dSPACE公司的DS1103、日本二菱公司的ASIPM（PS12036、电流电压传感器及光电编码器等。

实现了恒压频比、定转子磁场定向控制的实时仿真实验。

对几种感应电机神经网络逆控制结构进行了实验研究。

综上所述,利用解析逆系统理论对感应电机的各种模型进行分析,得到了各种模型的解析逆系统。

在模型精确已知的情况下实现了感应电机磁链（定子磁链与转子磁链和转速与电流分量（电流控制型或电压分量（电压控制型之间的解耦线性化。

采用神经网络逆系统理论,在参数变化和外在扰动存在的情况下,进一步实现了感应电机磁链（定子磁链与转子磁链和转速与电流分量（电流控制型或电压分量（电压控制型之间的解耦线性化。

感应电机被解耦线性化成不含有感应电机参数的一阶或二阶积分子系统,简化了外环控制器的没计。

感应电机神经网络逆控制方法物理意义清晰,鲁棒性好,实时仿真实验研究进一步验证了神经网络逆控制方法的有效性。

本文所做工作对神经网络逆系统方法的工程化具有较强的指导意义,将神经网络逆控制向真正意义的工程化推进了一大步。

3.期刊论文王新.戴先中.WANGXin.DAIXian-zhong同步旋转坐标系下感应电机神经网络逆控制-电气传动2008,38（5根据同步旋转坐标系下感应电机数学模型,基于控制转子磁链与转速的感应电机电流控制型结构,给出了电流控制型感应电机解析逆控制方法的一般形式的控制律,采用神经网络逼近解析逆控制律,解决由于参数变化和观测量不准带来的解耦被破坏问题.理论分析表明,此方法可以实现感应电机系统的自适应解耦及线性化,弱化了转子磁链与转速之间的耦合程度,简化了外环线性控制器的设计,提高了整个系统控制性能.最后,对感应电机系统控制进行仿真及实验研究来验证该方法的有效性.4.学位论文周涌非线性系统的神经网络内模控制研究2003