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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電動機(jī)調(diào)速系統(tǒng)

范虎，呂永健，鄒強(qiáng)

(空軍工程大學(xué)，陜西西安710038)

    摘要：無刷直流電動機(jī)是一種多變量、非線陛的控制系統(tǒng)，采用經(jīng)典的PID控制難以得到滿意的控制效果。在分析無刷直流電動機(jī)數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，提出了一種把高斯基函數(shù)作為隸屬麗數(shù)設(shè)計無刷直流電動機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的新方法。仿真表明，系統(tǒng)響應(yīng)速度快，抗干擾能力強(qiáng)，具有較高的控制精度和較好的魯棒性：

    關(guān)鍵詞：高斯基函數(shù)；無刷直流電動機(jī)；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；學(xué)習(xí)算法

    中圖分類號：TM33  文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A  文章編號：1004—7018(2010)01-0037—03

0引言

    近年來，隨著電力電子技術(shù)、微電子技術(shù)、控制理論及永磁材料的快速發(fā)展，無刷直流電動機(jī)(以下簡稱BLDCM)得以迅速推廣。傳統(tǒng)的BLDCM起動轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)常采用PI控制，該控制算法簡單，參數(shù)調(diào)整方便，有一定的控制精度^[1]，但本質(zhì)上是一種線性控制，需要控制系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，而BLDCM是一個多變量、強(qiáng)耦合、非線性、時變的復(fù)雜系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載或參數(shù)發(fā)生變化時，PI控制很難達(dá)到預(yù)期的設(shè)計效果。

    在BLDCM這類高度非線性系統(tǒng)中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制^[2]是極有前景的，它具有提高系統(tǒng)快速性、穩(wěn)定性和魯棒性的潛力。模糊神經(jīng)控制是一種將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合形成的一種智能控制技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度并行處理、分布存儲信息的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自組織能力^[3]。在此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和模糊控制規(guī)則的表達(dá)記憶能力相結(jié)合，設(shè)計出了神經(jīng)模糊控制器。將這種控制器用于BLDCM的轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)，其運(yùn)行效果良好^[4]。

    本文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入BLDCM的轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)中，研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其中的應(yīng)用。并給出了仿真結(jié)果.仿真結(jié)果表明,該控制方法的控制效果明顯優(yōu)于常規(guī)的PID控制.

1 BLDCM數(shù)學(xué)模型

    以二相導(dǎo)通星形三相六狀態(tài)為例,可得BLDCM的數(shù)學(xué)模型^[5],三相繞組的電壓平衡方程式可表示為:

式中：U_a,U_b,U_c為定子三相繞組相電壓；i_a、i_b、i_c為定子三相繞組相電流;e_a,e_b,e_c為定子三相繞組反電

式中:Tem為電磁轉(zhuǎn)矩;TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩;B為阻尼系數(shù);ω為電機(jī)機(jī)械轉(zhuǎn)速;J為電機(jī)轉(zhuǎn)動慣量.

    該模型簡單實用，在下述的控制系統(tǒng)中，用該模型建立的BLDcM作為被控對象進(jìn)行控制。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計

    系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.ω為BLDCM期望轉(zhuǎn)速,ω為BLDCM實際轉(zhuǎn)速,x1,x2和u分別是模糊高期基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出,其論均設(shè)為[0,1],誤差e和誤差變化率en.通過x映射轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入x1,x2,U映射的作用是將網(wǎng)絡(luò)輸出u轉(zhuǎn)換為BLDCM的控制電流i(t).Jn為誤差目標(biāo)函數(shù)1/2(ω-ω)2,根據(jù)Jn由在線學(xué)習(xí)算法可在線調(diào)節(jié)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,使系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)的功能.

2.2模糊高期基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

糊化,采用的隸屬函數(shù)為高斯函數(shù)(其中a,b為變量x的高斯函數(shù)均值中心和標(biāo)準(zhǔn)偏差);

第3層對應(yīng)模糊推理這里用x乘積操作代替模糊操作;第5層對應(yīng)去模糊化操作.網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系如下:

   

    轉(zhuǎn)速環(huán)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)器，電流環(huán)采用電流滯環(huán)控制器。電機(jī)給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL=5 N·m，對電機(jī)運(yùn)行在高低速情況下分別進(jìn)行仿真，并在0．2 s時突加負(fù)載擾動，當(dāng)給定轉(zhuǎn)速為500 r／min和5 000 r／min時的PID和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器轉(zhuǎn)速響應(yīng)對比如圖4a、圖4b所示。

    從圖4可以看出，無論電機(jī)運(yùn)行在高速還是低速時，相對于PID控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器均能較好地實現(xiàn)對被控對象的控制，轉(zhuǎn)速響應(yīng)速度快。當(dāng)電機(jī)負(fù)載發(fā)生擾動時，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器具有較強(qiáng)的抗干擾能力，具有強(qiáng)魯棒性。

4結(jié)語

    本文將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合．提出了基于高斯基函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器并用于BLD—cM轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)中。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)模糊推理，并利用改進(jìn)BP算法，實現(xiàn)了在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行誤差反傳和連接權(quán)值的調(diào)整，從而使得模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的學(xué)習(xí)速度，從而使系統(tǒng)的性能達(dá)到****。仿真結(jié)果表明，采用模糊高斯基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的系統(tǒng)，對外界變化具有良好的適應(yīng)性和強(qiáng)魯棒性，其控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制。