基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)刷直流電動(dòng)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(wú)刷直流電動(dòng)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(mǎn)意的控制效果。在分析無(wú)刷直流電動(dòng)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(jì)無(wú)刷直流電動(dòng)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(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；學(xué)習(xí)算法

    中圖分類(lèi)號(hào)：tm33  文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a  文章編號(hào)：1004—7018(2010)01-0037—03

0引言

    近年來(lái)，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(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)bldcm)得以迅速推廣。傳統(tǒng)的bldcm起動(dòng)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)常采用pi控制，該控制算法簡(jiǎn)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(gè)多變量、強(qiáng)耦合、非線性、時(shí)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(shí)，pi控制很難達(dá)到預(yù)期的設(shè)計(jì)效果。

    在bldcm這類(lèi)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(chǔ)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(jì)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(dòng)慣量.

    該模型簡(jiǎn)單實(shí)用，在下述的控制系統(tǒng)中，用該模型建立的bldcm作為被控對(duì)象進(jìn)行控制。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.ω為bldcm期望轉(zhuǎn)速,ω為bldcm實(shí)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(guò)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(duì)應(yīng)模糊推理這里用x乘積操作代替模糊操作;第5層對(duì)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(duì)電機(jī)運(yùn)行在高低速情況下分別