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(nèi)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(zhuǎn)子位置并計算轉(zhuǎn)子的輸出速度，引入滑模變結(jié)構(gòu)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(jié)果表明所提出的控制策略能有效提高系統(tǒng)的調(diào)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

    永磁同步電機( pmsm)具有結(jié)構(gòu)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(shù)已成為研究的熱點之一，主要方法包括開環(huán)型轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(diào)節(jié)器，pi控制算法簡單，能滿足一定范圍內(nèi)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(nèi)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(zhuǎn)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(zhuǎn)子位置辨識方法，建立以各相電流、磁鏈作為輸入，轉(zhuǎn)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(zhuǎn)子位置間的非線性映射，估算轉(zhuǎn)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，國外學者嘗試將滑模控制( slide mode control，smc)應用于各類電機的位置伺服系統(tǒng)中，結(jié)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(diào)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(zhuǎn)矩控制并進行了初步試驗，證明smc能改善直接轉(zhuǎn)矩控制存在的電流、磁鏈和轉(zhuǎn)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無速度傳感器滑模控制策略，并將其應用于矢量控制pmsm調(diào)速系統(tǒng)。仿真結(jié)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(quán)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(jié)構(gòu)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。