劉欣歡，徐桂芝，劉 旭

（河北工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，天津 300132）

永磁同步電機(jī)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制

劉欣歡，徐桂芝，劉 旭

（河北工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，天津 300132）

提出了一種應(yīng)用于全速域范圍內(nèi)的表貼式永磁同步電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略，該策略能夠?qū)崿F(xiàn)電機(jī)的精確解耦控制以及良好的動(dòng)靜態(tài)性能.在證明電機(jī)系統(tǒng)可逆性的基礎(chǔ)上，對(duì)全速域范圍內(nèi)的線性化解耦控制特性進(jìn)行了分析，針對(duì)逆解耦控制策略過(guò)于依賴系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的缺點(diǎn)，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略，并設(shè)計(jì)了基于滑模變結(jié)構(gòu)的附加轉(zhuǎn)速與電流控制器.以一臺(tái)5.2 kW永磁同步電機(jī)為被控對(duì)象進(jìn)行仿真以及實(shí)驗(yàn)研究，結(jié)果表明，此策略能夠在全速域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)電機(jī)良好的解耦控制，并能夠獲得較好的動(dòng)靜態(tài)性能.

永磁同步電機(jī)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；逆系統(tǒng)；解耦控制；滑?？刂?/p>

0 引言

永磁同步電機(jī)具有體積小、損耗小、可靠性高、效率高、功率因數(shù)高、性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在電動(dòng)汽車、數(shù)控機(jī)床等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[1].隨著工業(yè)化進(jìn)程的加速，對(duì)PMSM系統(tǒng)的要求不再局限于額定工況，而是希望電機(jī)能夠在基速以下和基速以上全速域范圍內(nèi)運(yùn)行.目前，將弱磁控制和過(guò)調(diào)制策略相結(jié)合是實(shí)現(xiàn)電機(jī)基速以上運(yùn)行的有效方法[2-3].

弱磁控制是通過(guò)增大定子直軸去磁電流，利用直軸電樞反應(yīng)削弱電機(jī)的氣隙磁場(chǎng)，進(jìn)而等效的減弱勵(lì)磁磁場(chǎng)來(lái)達(dá)到弱磁增速的目的.過(guò)調(diào)制通過(guò)增加逆變器輸出的基波電壓幅值，增大直流母線電壓的利用率，從而達(dá)到擴(kuò)大電機(jī)調(diào)速范圍的目的.

解耦控制是實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)高性能靜態(tài)特性和動(dòng)態(tài)特性的關(guān)鍵，經(jīng)常使用的解耦控制包括直接轉(zhuǎn)矩控制、矢量控制以及逆系統(tǒng)線性化解耦控制等[4].矢量控制和直接轉(zhuǎn)矩控制對(duì)電機(jī)的模型參數(shù)依賴性較強(qiáng)，在負(fù)載擾動(dòng)和電機(jī)參數(shù)變化時(shí)很難實(shí)現(xiàn)電機(jī)系統(tǒng)的良好的解耦特性.

逆系統(tǒng)解耦控制方法是通過(guò)構(gòu)造逆系統(tǒng)，將被控對(duì)象補(bǔ)償為具有線性傳遞關(guān)系的系統(tǒng)，具有直觀形象，易于理解的優(yōu)點(diǎn).但由于逆系統(tǒng)的構(gòu)建在很大程度上依賴被控電機(jī)的數(shù)學(xué)模型以及模型中電機(jī)的參數(shù)，因此該方法存在一定的局限性.文獻(xiàn) [5]應(yīng)用逆系統(tǒng)方法對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行解耦控制研究，能夠?qū)崿F(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的基本解耦，但是當(dāng)電機(jī)啟動(dòng)和負(fù)載突變時(shí)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能不佳.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性、魯棒性和非線性映射能力，能夠逼近任意非線性函數(shù)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入逆系統(tǒng)解耦控制中，能夠兼顧兩者的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的精確解耦以及高性能控制.文獻(xiàn) [6]中應(yīng)用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆系統(tǒng)解耦控制方法對(duì)感應(yīng)電機(jī)進(jìn)行控制，即通過(guò)靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及積分器一起來(lái)逼近電機(jī)逆系統(tǒng)，并與原系統(tǒng)串聯(lián)組成偽線性系統(tǒng)，從而使用線性控制方法對(duì)感應(yīng)電機(jī)進(jìn)行控制，該控制策略對(duì)模型參數(shù)的變化及負(fù)載擾動(dòng)有較強(qiáng)的魯棒性.文獻(xiàn) [7]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制策略應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)中，該方法對(duì)負(fù)載擾動(dòng)與電機(jī)參數(shù)攝動(dòng)有較強(qiáng)的魯棒性.

本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略應(yīng)用于永磁同步電機(jī)系統(tǒng)，將電機(jī)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)解耦為二階轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)和一階電流子系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的精確解耦以及高性能控制.同時(shí)設(shè)計(jì)了滑模附加轉(zhuǎn)速與電流控制器，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)合控制器，實(shí)現(xiàn)電機(jī)系統(tǒng)基速以下和基速以上全速域范圍內(nèi)的控制，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文所提策略的有效性.

1 永磁同步電機(jī)的模型及其可逆性分析

1.1 永磁同步電機(jī)弱磁過(guò)調(diào)制控制

基速以下時(shí)，表貼式永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的關(guān)系為[8]

通過(guò)式（1）可知，電機(jī)運(yùn)行于基速以上狀態(tài)時(shí)，要提高電機(jī)的轉(zhuǎn)速需要采用弱磁控制或者過(guò)調(diào)制控制方法.弱磁控制方法采用電壓外環(huán)反饋補(bǔ)償控制策略.基速以下運(yùn)行時(shí)，采用id=0的控制方法；基速以上運(yùn)行時(shí)，當(dāng)電機(jī)的端電壓大于逆變器的電壓極限值時(shí)，需要通過(guò)增大定子直軸去磁電流，從而削弱氣隙磁場(chǎng)，即弱磁控制的方法來(lái)擴(kuò)大電機(jī)的調(diào)速范圍.

如圖1所示為空間矢量調(diào)制策略（Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM） 過(guò)調(diào)制區(qū)域示意圖.圖中六邊形內(nèi)切圓為采用正弦SVPWM調(diào)制策略時(shí)輸出的電壓矢量范圍，為增加逆變器輸出的基波電壓幅值，需要采用SVPWM過(guò)調(diào)制策略，即將輸出的電壓矢量范圍從內(nèi)切圓擴(kuò)大至六邊形上，從而達(dá)到擴(kuò)大電機(jī)調(diào)速范圍的目的.

圖1中電壓矢量U0至U7分別為兩電平逆變器輸出的8個(gè)電壓矢量，其中U1至U6為非零電壓矢量，U0和U7為零電壓矢量.圖中的斜線區(qū)域?qū)?yīng)的是過(guò)調(diào)制1區(qū)，當(dāng)參考電壓矢量Ur的軌跡位于此區(qū)域時(shí)，保持矢量相位不變，對(duì)應(yīng)的矢量幅值縮減至圖中由粗黑線圍成的六邊形上；外面的位于六邊形和圓之間的I至VI區(qū)域?qū)?yīng)過(guò)調(diào)制2區(qū)，當(dāng)參考電壓矢量Ur的軌跡位于此區(qū)域時(shí)，逆變器輸出的電壓矢量分別為U1至U6.

1.2 數(shù)學(xué)模型及可逆性分析

假設(shè)PMSM磁路未飽和，粘滯摩擦系數(shù)B=0，忽略磁滯損耗和渦流損耗，表貼式永磁同步電機(jī)在兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的微分方程為

圖1SVPWM過(guò)調(diào)制區(qū)域示意圖Fig.1 Over-modulation region of PMSM

式中：ud、uq分別為定子電壓的d軸和q軸分量；id、iq分別為定子電流的d軸和q軸分量；R為定子電阻；J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩.

在基速以下時(shí)，采取id=0的控制方式；在基速以上時(shí)，采取id＜0的控制方式.因此為了實(shí)現(xiàn)全速域范圍內(nèi)的控制，本文選取定子直軸電流id和電機(jī)電角速度ωr作為系統(tǒng)的輸出，那么系統(tǒng)的輸出變量、狀態(tài)變量、輸入變量分別如下

永磁同步電機(jī)系統(tǒng)可以等價(jià)為一個(gè)兩輸入兩輸出的三階非線性系統(tǒng)，采用Interactor算法對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行可逆性證明.

系統(tǒng)的狀態(tài)方程、輸出方程分別為

對(duì)系統(tǒng)的輸出變量y不斷進(jìn)行求導(dǎo)，直至其導(dǎo)數(shù)中出現(xiàn)輸入變量u，求導(dǎo)停止，下面先對(duì)y1求時(shí)間的導(dǎo)數(shù)

由式（8）可以看出，y1的一階導(dǎo)數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了u.使Y1=y（11），此時(shí)可以求得Y1對(duì)u的雅克比矩陣為

式（9）中雅克比矩陣的秩為1，即該矩陣滿秩，即α1=rank（?Y1/?u）=1，接著對(duì)y2求時(shí)間的導(dǎo)數(shù)，其一階導(dǎo)數(shù)為

由式（10）可以看出 y（21）中沒(méi)有出現(xiàn)u，因此對(duì)y（21）求時(shí)間的導(dǎo)數(shù)，如式（11）所示

由式（11）可以看出，y2的二階導(dǎo)數(shù)此時(shí)可以求得Y2對(duì)u的雅克比矩陣為

式（12）中雅克比矩陣的秩為2，即該矩陣滿秩，即α2=rank[A（x）]=2.其矢量相對(duì)階：α=[α1，α2]T=[1，2]T，存在如下關(guān)系式α1+α2=3=n，式中n表示x的維數(shù)，由此可知永磁同步電機(jī)系統(tǒng)不存在隱動(dòng)態(tài).經(jīng)以上證明，PMSM系統(tǒng)是可逆的.

可求得表貼式永磁同步電機(jī)逆系統(tǒng)的解析表達(dá)式為

所以逆系統(tǒng)可表示為

根據(jù)線性控制理論，對(duì)式（13）描述的系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)控制，電流子系統(tǒng)屬于一階系統(tǒng)，可采用PI控制器；轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)屬于二階系統(tǒng)，可采用PD控制器.

1.3 過(guò)調(diào)制策略下系統(tǒng)的可逆性分析

當(dāng)電機(jī)運(yùn)行于基速以上時(shí)，需采用過(guò)調(diào)制策略來(lái)擴(kuò)大電機(jī)的調(diào)速范圍，此時(shí)將永磁同步電機(jī)和逆變器看做一個(gè)整體，并忽略逆變器的時(shí)滯，分析此時(shí)系統(tǒng)的可逆性.

由圖1可知，永磁同步電機(jī)的d、q軸的實(shí)際電壓值與給定d、q軸電壓值的數(shù)學(xué)關(guān)系式為

式中：u*d、u*q分別為逆變器d軸和q軸給定電壓；k為滿足關(guān)系式k≤1的常數(shù).當(dāng)參考電壓矢量位于圖1中黑色六邊形內(nèi)部時(shí)，k=1；當(dāng)參考電壓矢量位于由粗黑線圍成的六邊形外部時(shí)，k＜1.將式（15）和式（16） 代入式 （2），可以得到

基于逆系統(tǒng)的永磁同步電機(jī)系統(tǒng)線性化解耦控制框圖如圖2所示.

2 永磁同步電機(jī)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制

2.1 逆系統(tǒng)解耦控制策略解耦特性分析

電機(jī)在基速以下運(yùn)行時(shí)，忽略電機(jī)鐵心損耗、磁路飽和等因素條件下，逆系統(tǒng)的解析表達(dá)式如式（13），此時(shí)解析逆系統(tǒng)與電機(jī)系統(tǒng)組成的偽線性系統(tǒng)是線性的，此時(shí)整個(gè)控制系統(tǒng)可以獲得較好的動(dòng)靜態(tài)性能.

圖2 基于逆系統(tǒng)的PMSM系統(tǒng)線性化解耦控制框圖Fig.2 Block decoupling control scheme of PMSM system based on inverse system

電機(jī)在基速以上過(guò)調(diào)制策略下運(yùn)行時(shí)，k=|Up|/Ur|，系數(shù)k的取值是一個(gè)與參考矢量Ur的幅值大小和相位有關(guān)的非線性函數(shù)，可知在弱磁過(guò)調(diào)制工況下增大了系統(tǒng)的非線性程度以及耦合性.

逆系統(tǒng)方法依賴于非線性系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型和逆系統(tǒng)的解析表達(dá)式，因此存在電機(jī)參數(shù)變化的魯棒性和適應(yīng)性不理想，抗負(fù)載擾動(dòng)能力不強(qiáng)等缺點(diǎn).

2.2 控制系統(tǒng)框圖

圖3為基于復(fù)合控制的永磁同步電機(jī)系統(tǒng)框圖.圖中的灰色陰影區(qū)域分別表示附加滑?？刂破?、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)、弱磁控制器以及SVPWM過(guò)調(diào)制模塊，虛線框內(nèi)為由附加滑模控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)合控制器.

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的構(gòu)建

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)由靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和積分器兩部分構(gòu)成，分別表征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的靜態(tài)特性和動(dòng)態(tài)特性，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)和永磁同步電機(jī)原系統(tǒng)串聯(lián)起來(lái)可以得到兩個(gè)獨(dú)立的偽線性子系統(tǒng)，包括具有二階線性積分關(guān)系的轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)與具有一階線性積分關(guān)系的電流子系統(tǒng).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖4所示.

用于逼近未知非線性函數(shù)的靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)數(shù)分別選為：輸入節(jié)點(diǎn)6個(gè)，輸出節(jié)點(diǎn)2個(gè)，隱含節(jié)點(diǎn)通常選為輸入節(jié)點(diǎn)的兩倍，經(jīng)過(guò)仿真設(shè)為12個(gè).輸入向量為 [id，id′，ωr，ωr′，ωr″，TL]T，輸出向量為[ud，uq]T，選取的隱含層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)為雙曲正切函數(shù)，輸出層神經(jīng)元的的激勵(lì)函數(shù)為線性閾值函數(shù).

本文所用的靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用離線訓(xùn)練的方法來(lái)獲取，首先需要進(jìn)行輸入輸出數(shù)據(jù)的采集，采用以PID附加控制器的PMSM解析逆系統(tǒng)來(lái)對(duì)本文所需數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的PMSM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖5所示.

為了保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的泛化能力，應(yīng)該選取足夠的激勵(lì)信號(hào)作為解析逆系統(tǒng)的輸入信號(hào)，轉(zhuǎn)速和電流的給定值應(yīng)取覆蓋電機(jī)的整個(gè)工作區(qū)域的隨機(jī)量，本文仿真中轉(zhuǎn)速給定信號(hào)和電流給定信號(hào)為范圍分別為0～80 r/min、-10～1A的隨機(jī)方波信號(hào)，每一個(gè)轉(zhuǎn)速給定信號(hào)與電流給定信號(hào)持續(xù)時(shí)間為1s，采樣頻率為10kHz，以保證數(shù)據(jù)中包含足夠的穩(wěn)態(tài)與瞬態(tài)信息，信號(hào)平滑濾波后閉環(huán)采集數(shù)據(jù) {id，id′，ωr，ωr′，ωr″，TL} 和{ud，uq}. 然后對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，其中的2/3的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，剩下1/3的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本集，用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰?為加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，本文采用帶動(dòng)量項(xiàng)和變學(xué)習(xí)速率的改進(jìn)型BP算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到取得滿意的精度為止.

轉(zhuǎn)速環(huán)采用PD控制，含有微分環(huán)節(jié)，考慮到微分項(xiàng)會(huì)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中引進(jìn)噪聲，并且在本文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下，程序中控制周期較大為 100 μs，會(huì)造成微分項(xiàng) ωr′的計(jì)算不準(zhǔn)確.在忽略電機(jī)摩擦系數(shù)時(shí)，注意到電機(jī)的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速加速度之間存在如式（20）所示的關(guān)系式，轉(zhuǎn)速的一階導(dǎo)數(shù)ωr′可以通過(guò)式（20） 求得.

圖3 基于復(fù)合控制的PMSM系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of PMSM system based on compound control

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)Fig.4 Radical structure of neural network inverse system

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集的逆系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Inverse system control structure diagram of the neural network training data acquisition

2.4 附加滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)

滑模變結(jié)構(gòu)控制具有算法簡(jiǎn)單、響應(yīng)速度快以及魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛的應(yīng)用于電機(jī)系統(tǒng)控制領(lǐng)域當(dāng)中.本文設(shè)計(jì)了基于滑模變結(jié)構(gòu)的附加轉(zhuǎn)速與附加電流控制器對(duì)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)控制，來(lái)提高系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能.

本文設(shè)計(jì)了基于新型指數(shù)趨近律的滑模變結(jié)構(gòu)附加控制器來(lái)分別對(duì)二階轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)和一階電流子系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)控制.本文在常規(guī)指數(shù)趨近律的基礎(chǔ)上，提出了一種新型指數(shù)趨近律

其中，ε、k都是大于零的常數(shù)，因此滿足穩(wěn)定性條件，即在新趨近律滑?？刂葡孪到y(tǒng)是穩(wěn)定的.

考慮到系統(tǒng)的快速性以及穩(wěn)態(tài)誤差，這里設(shè)計(jì)k為轉(zhuǎn)速誤差絕對(duì)值的非線性函數(shù)，如圖6所示為變k流程圖，圖中x1為速度誤差絕對(duì)值；ni為給定的比較值，n1＜n2＜…＜ni；ki為通過(guò)比較后選擇的值，相應(yīng)的有k0＜k1＜…＜ki.

對(duì)電流環(huán)進(jìn)行設(shè)計(jì)，選取系統(tǒng)狀態(tài)變量為

2.5 轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的設(shè)計(jì)

在靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入 {id，id′，ωr，ωr′，ωr″，TL}和上文中轉(zhuǎn)速一階導(dǎo)數(shù)的計(jì)算中均用到了轉(zhuǎn)矩的值，因此需要對(duì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩進(jìn)行觀測(cè).本文采用負(fù)載轉(zhuǎn)矩滑模觀測(cè)器對(duì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩進(jìn)行觀測(cè).

圖6 變k流程圖Fig.6 The flow chart of the variable k

忽略摩擦系數(shù)，將TL作為PMSM系統(tǒng)的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)變量，可構(gòu)建得到永磁同步電機(jī)狀態(tài)方程為

由于系統(tǒng)的控制周期較小，可以假設(shè)在一個(gè)控制周期內(nèi)負(fù)載轉(zhuǎn)矩是不變的，即T˙L=0，那么建立永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的滑模狀態(tài)觀測(cè)器如下

式中：U=k sgn（ω?r-ωr），k、g均為常數(shù)，分別為滑模和反饋增益；T?L、ω?r分別為負(fù)載轉(zhuǎn)矩和電角速度的估計(jì)值，將上述兩式作差，可知滑模觀測(cè)器的誤差方程為

式中：e1=ω?r-ωr為電機(jī)轉(zhuǎn)速的估計(jì)誤差；e2=T?L-TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩的估計(jì)誤差.定義滑模面s=e1=ω?r-ωr，根據(jù)廣義滑模條件的可達(dá)條件ss˙≤0可得

在滑動(dòng)模態(tài)時(shí)存在關(guān)系式s=s˙=0，此時(shí)式（34）可化簡(jiǎn)為

根據(jù)式（36）可以求出負(fù)載轉(zhuǎn)矩誤差方程為

式中，c為常數(shù)，系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件為-gnp/J＞0，即g＜0，系統(tǒng)的趨近速度由反饋增益g來(lái)決定.圖7為負(fù)載轉(zhuǎn)矩滑模觀測(cè)器的結(jié)構(gòu)框圖.

由圖7觀測(cè)得到的電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，圖中觀測(cè)得到的轉(zhuǎn)速的一階導(dǎo)數(shù)作為上述附加轉(zhuǎn)速滑模控制器的輸入.

3 仿真分析

本節(jié)采用Matlab/Simulink平臺(tái)對(duì)基速以下和基速以上兩種工況下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制進(jìn)行了仿真分析.給定直流母線電壓值為450 V，仿真所用的永磁同步電機(jī)參數(shù)如表1所示.

本文中負(fù)載轉(zhuǎn)矩給定最大值為150 Nm，選取轉(zhuǎn)矩為150 Nm時(shí)電機(jī)能達(dá)到的最大轉(zhuǎn)速為基速，根據(jù)式（1）可求得基速為n0=63.3 r/min.電機(jī)在空載運(yùn)行狀態(tài)的最高轉(zhuǎn)速為63.4 r/min，為了保證PMSM運(yùn)行于弱磁過(guò)調(diào)制區(qū)，在基速以上工況下的仿真中轉(zhuǎn)速給定值為70 r/min.

圖7 負(fù)載轉(zhuǎn)矩滑模觀測(cè)器的結(jié)構(gòu)框圖Fig.7 The structure diagram of load torque sliding mode observer

表1 電機(jī)參數(shù)Tab.1 Parameters of The Tested motor

基速以下的仿真中，電機(jī)參考轉(zhuǎn)速為30 r/min，啟動(dòng)時(shí)電機(jī)負(fù)載為0 N·m，后突變?yōu)?50 N·m.圖8給出了基速以下時(shí)逆系統(tǒng)解耦控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略仿真波形對(duì)比，圖中依次給出了轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形.

基速以上的仿真中，電機(jī)參考轉(zhuǎn)速為70 r/min，啟動(dòng)時(shí)電機(jī)負(fù)載為0 N·m，后突變?yōu)?50 N·m.圖9給出了基速以上時(shí)逆系統(tǒng)解耦控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略仿真波形對(duì)比，圖中依次給出了轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形.

對(duì)比圖8a）和圖8b），圖9a）和圖9b） 可以看出，在基速以下和基速以上兩種工況下，逆系統(tǒng)解耦控制策略在突加負(fù)載過(guò)程中，轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速均有較大的抖動(dòng)，系統(tǒng)的抗負(fù)載干擾能力不強(qiáng)，永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能不佳.采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略時(shí)，突加負(fù)載過(guò)程中轉(zhuǎn)矩波動(dòng)很小，轉(zhuǎn)速基本沒(méi)有變化，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能良好，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略能在全速域范圍內(nèi)有效的改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能.

圖8 基速以下不同控制策略下系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig.8 Simulation results of different control strategies below the base speed

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文采用了一臺(tái)5.2 kW永磁同步電機(jī)，分別在逆系統(tǒng)解耦控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制兩種控制策略下對(duì)電機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析.控制電路的主控芯片為浮點(diǎn)型TMS320F28335 DSP，協(xié)控制芯片為Cycone系列FPGA.系統(tǒng)的采樣周期為100 μs，開關(guān)頻率為5 kHz，實(shí)驗(yàn)電機(jī)參數(shù)如表1所示.

為了分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，分別對(duì)突加負(fù)載和轉(zhuǎn)速突變2種情況進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析.在突加負(fù)載的實(shí)驗(yàn)中，電機(jī)參考轉(zhuǎn)速為30 r/min，啟動(dòng)時(shí)電機(jī)負(fù)載為0 N·m，后突變?yōu)?50 N·m.圖10給出了突加負(fù)載時(shí)逆系統(tǒng)解耦控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略下的實(shí)驗(yàn)波形對(duì)比結(jié)果，從上至下依次為轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形.

圖9 基速以上不同控制策略下系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig.9 Simulation results of different control strategies above the base speed

圖10 突加負(fù)載時(shí)不同控制策略下系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.10 Experiment results of different control strategies under sudden loading

在轉(zhuǎn)速突變的實(shí)驗(yàn)中，啟動(dòng)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速給定值為30 r/min，后突變?yōu)?0 r/min，電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩初始給定值為150 N·m，由于在本文實(shí)驗(yàn)中負(fù)載電機(jī)定子兩端接的是阻感負(fù)載，因此在轉(zhuǎn)速突變時(shí)負(fù)載電機(jī)的定子端電壓會(huì)發(fā)生突變，進(jìn)而電流會(huì)變化，負(fù)載轉(zhuǎn)矩也會(huì)變化.圖11給出了轉(zhuǎn)速突變時(shí)逆系統(tǒng)解耦控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略下的實(shí)驗(yàn)波形對(duì)比結(jié)果，從上至下依次為轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形.

由圖11可以看出，采用逆系統(tǒng)解耦控制策略時(shí)，電機(jī)在空載啟動(dòng)時(shí)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速抖動(dòng)較大，在帶載啟動(dòng)和轉(zhuǎn)速突變時(shí)，轉(zhuǎn)速存在一定的超調(diào)，逆系統(tǒng)解耦控制策略可以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的良好解耦，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能較差，但是靜態(tài)性能良好.而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略后電機(jī)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速抖動(dòng)明顯減小，動(dòng)態(tài)性能得到了明顯的改善.

5 結(jié)論

逆系統(tǒng)解耦控制策略具有抗負(fù)載干擾能力差、動(dòng)態(tài)性能不佳等缺點(diǎn).針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略應(yīng)用于全速域范圍內(nèi)的永磁同步電機(jī)系統(tǒng)中，并采用滑模附加控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)一起構(gòu)成復(fù)合控制器對(duì)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制，來(lái)提高系統(tǒng)的抗負(fù)載干擾能力和動(dòng)態(tài)性能.分別在2種控制策略下采用一臺(tái)5.2 kW永磁同步電機(jī)進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)研究.結(jié)果表明本文所提策略可以在全速域范圍內(nèi)有效的改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能.

圖11 轉(zhuǎn)速突變時(shí)不同控制策略下系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.11 Simulation results of different control strategies under the condition of sudden change of speed

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Neural network inverse based decoupling control for PMSM drive system

LIU Xinhuan,XU Guizhi,LIU Xu

（School of Electrical Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300132,China）

This paper presents a neural network inverse based decoupling control strategy for SPMSM(surface permanent magnet synchronous motors)in full speed range.The strategy can achieve good decoupling control performance,and obtain good dynamic and static performance in full speed range.Based on the motor system reversible proof,the linearized decoupling control characteristics are analyzed.Aiming at the disadvantage of the inverse decoupling control strategy which is too dependent on the mathematical model,the neural network inverse based decoupling control strategy is proposed,and an additional speed and current controller based on sliding mode variable structure are designed.A 5.2 kW permanent magnet synchronous motor is used as the controlled object for simulation and experimental study,and the result show that the neural network inverse based decoupling control strategy can achieve good decoupling control performance,and can obtain good dynamic and static performance in full speed range.

permanent magnet synchronous motor;neural network;inverse system;decoupling control;sliding mode control

TM341

A

1007-2373（2017） 05-0001-09

10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.05.001

2017-05-03

國(guó)家自然科學(xué)基金（51507045）

劉欣歡（1989-），男，碩士研究生.

[責(zé)任編輯 代俊秋]