呂豐 李振強 李澤洋 彭緩緩

摘要：文章針對無刷電機速度系統(tǒng)固有的問題，分別設計模糊控制器和自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。通過分析系統(tǒng)的數(shù)學模型并建立Simulink仿真平臺，對設計的控制器進行驗證。仿真結果表明，自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制具有超調量小、調節(jié)時間短的優(yōu)點。

關鍵詞：無刷電機；模糊控制；BP神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：TM351 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）07-0014-02

無刷直流電機（BLDCM）作為采用電子換向[1]的強耦合[2]的非線性系統(tǒng)，常規(guī)PID難以完成精確控制的任務。智能控制[3]及新型控制算法[4]已成為研究的主流，如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡[5]等。本文對設計的兩種控制器進行仿真實驗，通過仿真證明所設計的控制器的有效性。

1 無刷直流電機的數(shù)學模型

假定BLDCM定子三相繞組120°對稱，忽略氣隙磁導和渦流損耗的影響，根據(jù)定子三相繞組的電壓方程式，由于三相對稱，，化簡電壓方程，可得狀態(tài)方程為：

2 模糊PID控制器的設計

誤差（E）和誤差變化率（EC）作為模糊控制器的輸入量，E和EC的基本論域確定為[-3，3]?？紤]到精度要求，將[-3，3]劃分成7個語言變量，選取三角形隸屬函數(shù)，模糊規(guī)則表如表1所示。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器的設計

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種根據(jù)誤差逼近期望輸出的前向網(wǎng)絡，網(wǎng)絡結構如圖1所示，自適應控制器由兩部分組成，如圖2所示。

圖中，，，是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入值，，，是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值，和為BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值。

4 雙閉環(huán)系統(tǒng)仿真及分析

為驗證所設計的BLDCM控制系統(tǒng)的動態(tài)特性進行仿真，BLDCM參數(shù)設置如表2所示。

系統(tǒng)仿真參數(shù)如下：直流電源220V，飽和模塊幅值限定在±45內，周期t=0.0001s，轉速曲線如圖3所示。

由轉速曲線可以看出，在n=2000r/s的設定轉速下，常規(guī)PID的超調量最大，調節(jié)時間最長；通過對比模糊控制器，可見，自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制的超調量最小，調節(jié)時間最短，控制效果最好。

5 結語

本文研究了BLDCM系統(tǒng)的兩種控制策略及其建模方法，在Simulink環(huán)境下搭建BLDCM仿真模型進行測試，仿真結果驗證了自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制具有較好的穩(wěn)定性和快速性，控制效果較理想。

參考文獻

[1]李凡.基于FPGA的全數(shù)字無刷直流電機控制系統(tǒng)研究[D].重慶：重慶大學，2010.

[2]王曉遠，傅濤.基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的無刷直流電機控制[J].微電機，2015，48（11）：33-36.

[3]曹雪，付光杰，牟海維.改進的BP網(wǎng)絡PID控制器在無刷直流電機中的應用[J].組合機床與自動化加工技術，2014，（8）：102-104.

[4]李國芳.基于DSP的無刷直流電機伺服系統(tǒng)研究與設計[D].青島：青島大學，2015.

[5]崔磊.基于DSP的無刷直流電機運動控制系統(tǒng)研究[D].大連：大連理工大學，2015.