(河南理工大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院,焦作 454000)
關(guān)健詞:bP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);永磁直線同步電機;直接推力控制;速度控制器;自適應(yīng)PI控制器
永磁直線同步電機(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM)控制技術(shù)主要有三種控制方式,變壓變頻控制(Variable Voltage Variable Frequence,VVVF)、磁場定向矢量控制技術(shù)(Field Oriented Control,F(xiàn)OC)和直接推力控制技術(shù)(Direct Thrust Force Control,DTFC或DTC)[1,2]。永磁同步旋轉(zhuǎn)電機控制的是轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩,而PMLSM控制的是直線線速度和推力[3,4]。
DTFC是在FOC之后的又一高性能交流調(diào)速技術(shù)。它與FOC的不同之處在于采用了不同的解耦控制方法。DTFC采用空間電壓矢量分析的方法,在定子側(cè)建立的坐標(biāo)系下通過推力和磁鏈的估算,來達(dá)到控制的效果,控制方式簡單明確,不過度依賴于復(fù)雜的坐標(biāo)變換。但DTFC也有非常明顯的缺點,即磁鏈和推力存在脈動問題[5,6]。
隨著控制技術(shù)的不斷發(fā)展,大量的前沿技術(shù)應(yīng)用到DTFC中來提高系統(tǒng)的性能。文獻(xiàn)[7]中講述了一種無速度傳感器永磁同步電機的SVM-DTC控制方法。文獻(xiàn)[8]中提出了一種基于模糊模型的直接轉(zhuǎn)矩控制方法,并運用到新能源電動汽車中。文獻(xiàn)[9]中講解了滑模控制在永磁電機中的應(yīng)用。
以上研究大多數(shù)是基于改進(jìn)磁鏈以及推力控制器研究,關(guān)于PI速度控制器的研究很少,本文正是基于這樣一個目的,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的功能來調(diào)節(jié)PI控制器,改進(jìn)永磁直線電機DTFC控制系統(tǒng)中傳統(tǒng)的速度PI控制器,對系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及響應(yīng)速度進(jìn)行改善。
永磁直線同步電機是由永磁同步電機演變過來的,模型的建立可以參考旋轉(zhuǎn)永磁電機的數(shù)學(xué)模型[10],PMLSM在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下電壓方程式如下:
式中:ud和uq分別為d、q軸等效電壓;id和iq分別為d、q軸電流;Ld和Lq分別為d、q軸等效電感;R為PMLSM繞組的電阻;ωe是PMLSM電角速度;ψf是PMLSM永磁體磁鏈。
PMLSM的電磁推力計算公式為:
其中:Fe為PMLSM輸出電磁推力;Pn為PMLSM極對數(shù);τ為PMLSM極距。
直接推力控制是以推力為被控量,使用空間矢量的分析方法,用定子磁場定向的控制方式,對定子側(cè)的磁鏈以及電磁推力進(jìn)行直接控制。PMLSM直接推力控制不需要復(fù)雜的坐標(biāo)變換與計算,直接控制電機的電磁推力,控制結(jié)構(gòu)簡單,系統(tǒng)魯棒性好。
1.2.1 定子磁鏈的估算模塊
本文采用磁鏈估計的電流模型法,在dq坐標(biāo)系下估計磁鏈分量:
與電壓模型法相比,電流模型不受電阻影響,但需要實時測量轉(zhuǎn)子的位置角θ。
定子側(cè)合成磁鏈?zhǔn)噶抗剑?/p>
1.2.2 2s坐標(biāo)下電磁推力的計算模塊
定子側(cè)電磁推力估算公式可以用估算得到的磁鏈以及采樣電流來計算,如下式:
1.2.3 傳統(tǒng)的永磁同步直線電機直接推力控制PI速度控制器(ASR)
經(jīng)典的直接推力控制系統(tǒng)采用速度外環(huán)與推力內(nèi)環(huán),外環(huán)的速度變化經(jīng)過PI控制器作用引起內(nèi)環(huán)推力的期望變化,PI速度調(diào)節(jié)器的作用是根據(jù)給定速度與反饋速度的差值來計算輸出的推力大小,從而實現(xiàn)調(diào)速控制。依據(jù)動力學(xué)原理,推力到速度之間開環(huán)傳遞函數(shù)相當(dāng)于一個積分環(huán)節(jié),考慮到速度反饋具有一定的濾波時間常數(shù),用推力環(huán)的近似傳遞函數(shù)代替推力環(huán),并且速度環(huán)中存在兩個小的慣性環(huán)節(jié)Tw和Ti,令T1=Ti+Tw,結(jié)合PMLSM動子的機械運動方程式,速度環(huán)的閉環(huán)控制方框圖如圖1所示。
圖1 直接推力控制系統(tǒng)傳統(tǒng)速度PI控制框圖
速度的變化會影響系統(tǒng)穩(wěn)定性,因此引入PI調(diào)節(jié)器,將系統(tǒng)配置為Π型系統(tǒng),經(jīng)PI校正后ASR的開環(huán)傳遞函數(shù)為:
速度環(huán)PI控制器是通過經(jīng)驗公式的計算來確定參數(shù)的范圍,然后經(jīng)過在線調(diào)試,最終選定較理想的參數(shù)值。
1.2.4 磁鏈和推力滯環(huán)調(diào)節(jié)
由DTFC基本原理可知,最終要根據(jù)推力、定子磁鏈調(diào)節(jié)器的輸出以及定子磁鏈的位置角來確定逆變器輸出合理的開關(guān)狀態(tài)。在直接推力的控制中,通過設(shè)定推力滯環(huán)比較器來控制定子磁鏈按照近似圓形的軌跡運行。
圖2 直接推力控制流程圖設(shè)計
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制技術(shù)的結(jié)合,實際上可以歸類為智能PID控制器一類,其基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)能力和非線性函數(shù)逼近能力,按照給定的最優(yōu)指標(biāo),在線的調(diào)整PID控制器的參數(shù),使控制器適應(yīng)控制對象參數(shù)以及結(jié)構(gòu)和輸入?yún)?shù)的變化,同時能夠抵御外來擾動的影響,解決常規(guī)PID不能解決的問題,是一種較成熟的自整定技術(shù)。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMLSM直接推力控制系統(tǒng)自適應(yīng)PI速度控制器設(shè)計,就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能,并通過自身調(diào)整實現(xiàn)最佳組合的PID控制,從而達(dá)到參數(shù)自整定的目的。
當(dāng)采樣周期很小時,離散的數(shù)字增量式PI控制器通常會取代傳統(tǒng)的連續(xù)性PI模型,根據(jù)遞推原理可得[11]:
式中:u(k)是離散化的控制器輸出;e(k)是離散化的控制器輸入;Kp、Ki分別是增量式PI控制器的參數(shù)。
改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器是由兩部分構(gòu)成。一部分是經(jīng)典的PI控制器機構(gòu),直接對被控對象進(jìn)行控制,通過調(diào)整Kp、Ki參數(shù)來使得系統(tǒng)達(dá)到滿意的控制效果。另一部分是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,根據(jù)系統(tǒng)每一時刻的運行狀態(tài),實時在線的調(diào)整PI控制器的參數(shù),以期達(dá)到某種設(shè)定指標(biāo)的最優(yōu)化。采用如圖3所示的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),使得輸出層神經(jīng)元輸出的狀態(tài)對應(yīng)PI控制器的可調(diào)參數(shù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力在線的加權(quán)調(diào)整,使PI控制器輸出對應(yīng)系統(tǒng)各時刻的基于某種指定的最優(yōu)控制規(guī)律下的穩(wěn)定狀態(tài)所需要的PI控制器參數(shù)[12]。
圖3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI控制結(jié)構(gòu)圖
本文采用傳統(tǒng)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),輸入層神經(jīng)元個數(shù)可根據(jù)被控系統(tǒng)的復(fù)雜程度選取,一般可從如下參數(shù)選取,系統(tǒng)輸入、系統(tǒng)輸出、系統(tǒng)誤差和誤差變化量。隱含層神經(jīng)元個數(shù)一般按照經(jīng)驗選取,輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為2,輸出分別為Kp、Ki,對應(yīng)PI控制器的參數(shù)。
取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的性能指標(biāo)函數(shù)為:
采用梯度下降的方法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),并附加一個慣性項使搜索快速收斂到全局最小,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出輸入層權(quán)值計算公式:
其中:η為學(xué)習(xí)率;α為慣性系數(shù)。
具體的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟如圖6所示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制算法流程圖。
圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制算法流程圖
使用MATLAB搭建永磁直線電機直接推力模型,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的PI速度控制器算法與傳統(tǒng)的速度PI算法進(jìn)行仿真對比。本文的PMLSM驅(qū)動系統(tǒng)的具體參數(shù)如表1所示。
表1 PMLSM仿真參數(shù)表
采用變步長ode23(Bogacki-Shampine)算法,仿真時間0.15s,額定速度設(shè)定為1m/s,在0.1s時施加擾動Fl為150N,仿真結(jié)果如圖5所示。
經(jīng)磁鏈估算結(jié)果對比中可見,采用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器更有助于提高定子磁鏈的輸出精度,且有效減小了合成磁鏈的脈動變化。
經(jīng)控制器輸出的推力變化曲線對比可知,改進(jìn)的PI控制器輸出的推力變化能夠有效的抑制擾動變化,并且能降低推力的輸出脈動。
經(jīng)反饋的系統(tǒng)速度仿真曲線對比可知,改進(jìn)的PI控制器在0.1s擾動作用時,能更快的回復(fù)正常,且穩(wěn)態(tài)誤差小,具有較強的抗干擾能力。
圖5 普通PI與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI速度控制器合成磁鏈圖(單位Wb)
圖6 普通PI與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI速度控制器輸出推力變化曲線圖(單位N)
圖7 普通PI與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI實際速度變化曲線圖(單位m/s)
本文設(shè)計了一種永磁直線同步電機直接推力控制下的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PI速度控制器,并搭建了仿真模型與傳統(tǒng)PI控制器進(jìn)行對比仿真。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的PI控制器與傳統(tǒng)的PI控制比較,能加快系統(tǒng)的響應(yīng),有效的抑制擾動和改善磁鏈以及推力脈動,提高了系統(tǒng)的魯棒性。