呂宏麗,葉 雙
(唐山學院 信息工程系,河北 唐山 063000)
脈寬調(diào)制PWM(Pulse-Width Modulation)是交流傳動的技術支柱之一。電壓空間矢量脈寬調(diào)制SVPWM(Space-Vector Pulse-Width Modulation)著眼于使電機獲得幅值恒定的圓形旋轉(zhuǎn)磁場。由于該控制方法把逆變器和電機看成一個整體來處理,所得模型簡單,便于微處理器實時控制,同時具有轉(zhuǎn)矩脈動小、噪聲低、電壓利用率高的優(yōu)點[1]。
在實際應用中,SVPWM 控制信號的獲得需要進行大量的三角函數(shù)運算,這些大量的運算可導致控制系統(tǒng)實時性變差。通過構造合理的神經(jīng)網(wǎng)絡可以有效逼近任意非線性函數(shù),從而可避免大量的計算[2]。
圖1 三相逆變器電路原理圖
如圖1所示,在三相電壓型逆變器中,3個橋臂由6個開關器件構成。6個開關器件共有8種開關狀態(tài)(同一個橋臂的上下半橋的信號相反,“1”代表上橋臂導通,“0”代表下橋臂導通)。將三相正弦電壓在一個工作周期內(nèi)按每60°劃分為1個扇區(qū),則360°的電壓空間共分為6個扇區(qū),利用8種開關矢量,可以合成360°內(nèi)的任何電壓矢量。扇區(qū)劃分和SVPWM控制波形如圖2所示。
PWM 波形的獲得通常由調(diào)制波和三角載波的交點間大小來決定。調(diào)制波信號函數(shù)如表1所示[3]。
圖2 扇區(qū)劃分及SVPWM波形
表1 三相調(diào)制波函數(shù)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應信息處理系統(tǒng),具有自學習功能。其中應用較為廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡,它是基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,其設計模型如圖3所示。
輸入信號為電壓參考矢量的位置角θ,輸出信號為SVPWM的三相調(diào)制信號波函數(shù)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程找到按照表1找到位置角θ與三相調(diào)制信號之間的非線性映射關系。
圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型
隱含層神經(jīng)元數(shù)目的選擇是一個十分復雜的問題,通常按照經(jīng)驗公式獲得[4]:
其中m為輸入層的節(jié)點數(shù),n為輸出層的節(jié)點數(shù),t一般取1~10,因此本系統(tǒng)模型隱含層節(jié)點范圍為3~12。
根據(jù)表1,θ從π2~0每隔π01.0取一個樣本數(shù)據(jù),一共取201組數(shù)據(jù)組成測試樣本。在訓練過程中最大訓練次數(shù)設為 1 500次,訓練目標誤差為 0.002 8,學習速率為0.01,依次采用不同的隱含層節(jié)點數(shù),當隱含層為10時訓練次數(shù)最少,訓練曲線如圖4所示。
調(diào)用 gensim(net, -1)函數(shù),把 BP神經(jīng)網(wǎng)絡生成一個Simulink模塊,其輸出為SVPWM的三相調(diào)制信號波函數(shù),在本設計中調(diào)制系數(shù)取0.95,用SVPWM三相調(diào)制波與調(diào)制系數(shù)相乘,再與三角載波配合,最終得到SVPWM的波形。其模型發(fā)生模塊如圖5所示。
圖4 隱含層為10時的訓練曲線
圖5 SVPWM產(chǎn)生模塊
通過 Simulink模塊搭建交流異步電動機控制系統(tǒng)模型,設置其逆變器直流電壓為400 V,負載轉(zhuǎn)矩為12 N·m,其具體的電機參數(shù)為[5]:PN=2.2 KW,UN=380 V,nN=1 423 r/min,RS=3.478 ?, LS=0.012 5 H,Rr=2.546 ?,Lm=0.012 26 H,p=2,J=0.013 1 kg·m2。
系統(tǒng)仿真模型如圖6所示。
圖6 電機仿真模塊
圖7 定子電流波形圖
圖8 定子磁鏈波形圖
圖9 電磁轉(zhuǎn)矩波形圖
圖7 為系統(tǒng)定子電流波形,圖8為定子磁鏈波形(其中,X軸表示定子磁鏈的d軸分量,Y軸表示定子磁鏈的q軸分量),圖9為電磁轉(zhuǎn)矩波形。圖7、圖8及圖9表明在本次設計中利用神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的SVPWM對電機控制具有可行性。
設計中基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生SVPWM控制的三相調(diào)制波,仿真研究中定子電流輸出波形為正弦波,且經(jīng)過很短的時間就可以很穩(wěn)定的輸出,定子磁鏈為圓形的近似度高,達到SVPWM控制交流電動機的本質(zhì)要求。
[1] 吳守葴,臧英杰.電氣傳動的脈寬調(diào)制控制技術(第2版)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2004:168-183
[2] 蔡寶平,劉永紅,張海峰,等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡 SVPWM技術[J].電力系統(tǒng)及其自動化學報,2010,22(1):43-47.
[3] 阮毅,陳伯時.電力拖動自動控制系統(tǒng)—運動控制系統(tǒng)(第4版)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2009:133-143
[4] 哈根.神經(jīng)網(wǎng)絡設計[M].北京:機械工業(yè)出版社,2002:325-340
[5] 林飛,杜欣.電力電子應用技術的 MATLAB 仿真[M].北京:中國電力出版社,2009:222-224.