周桂珍,陳志鵬,李 銳,陳 科,王志敏,雷大軍
(湘南學(xué)院 電子信息與電氣工程學(xué)院,湖南 郴州 423000)
礦井輸送機(jī)因運(yùn)輸能力強(qiáng),距離遠(yuǎn)被廣泛運(yùn)用于大中型礦井運(yùn)輸中。目前,礦井輸送機(jī)主要采用以直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)的異步電動(dòng)機(jī)為主[1]。直接轉(zhuǎn)矩控制只需唯一的定子電阻就可觀測(cè)出定子磁鏈,具有轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度快、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。但定子電阻受定子溫度、電流等影響具有非線性、時(shí)變特點(diǎn)[2]。電機(jī)高速運(yùn)行時(shí),定子電阻變化對(duì)磁鏈觀測(cè)可以忽略,但電機(jī)低速運(yùn)行時(shí)定子電阻的變化將直接導(dǎo)致磁鏈觀測(cè)不準(zhǔn)確,電機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)大。輸送機(jī)在低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)狀態(tài)嚴(yán)重影響煤礦的安全生產(chǎn)。因此低速時(shí)對(duì)定子電阻進(jìn)行辨識(shí)是提高系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。
目前,定子電阻辨識(shí)方法主要有模型參考自適應(yīng)方法(MRAS)[3]、信號(hào)注入法[4]、卡爾曼濾波法[5]、最小二乘法[6]、智能控制方法[7-8]等?;谝陨细鞣椒ǖ膬?yōu)缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)定子電阻進(jìn)行辨識(shí)方法,該方法能實(shí)現(xiàn)電阻的高精度辨識(shí),并有效減小了電機(jī)在低速運(yùn)行時(shí)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。
異步電機(jī)在兩相靜止坐標(biāo)系(α,β)下的數(shù)學(xué)模型如下[9],轉(zhuǎn)矩方程為:
定子磁鏈方程為:
電機(jī)轉(zhuǎn)速方程為:
其中,ψsα,ψsβ為定子磁鏈ψs在(α,β)下的正交分量;isα,isβ為定子電流is分量;θ為磁鏈位置角;p為電機(jī)極對(duì)數(shù);Rs為定子電阻;J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量常數(shù);TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩。
直接轉(zhuǎn)矩控制原理結(jié)構(gòu)如圖1所示。由定子磁鏈與電磁轉(zhuǎn)矩估計(jì)值與給定值誤差和磁鏈位置角θ,選擇最佳電壓空間矢量實(shí)現(xiàn)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制。
圖1 直接轉(zhuǎn)矩控制原理結(jié)構(gòu)圖
由式(2)可知,定子磁鏈觀測(cè)的準(zhǔn)確性與定子電阻直接相關(guān),電機(jī)低速運(yùn)行時(shí)定子電阻的變化導(dǎo)致直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的性能,因此需對(duì)定子電阻進(jìn)行辨識(shí)。
將式(3)代入式(5)有:
由轉(zhuǎn)速計(jì)算式(8)可知,電壓、電流分量可測(cè)量獲得,僅由定子電阻Rs影響轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確率。若系統(tǒng)中光電碼盤測(cè)出電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速為ω',則兩者差為:
若e = 0,則轉(zhuǎn)速計(jì)算值為準(zhǔn)確值;若e ≠ 0,表明定子電阻變化引起轉(zhuǎn)速計(jì)算誤差。
由(8)式可知,轉(zhuǎn)速ω與定子電阻Rs存在嚴(yán)重耦合關(guān)系,由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力及自學(xué)習(xí)特性在解決非線性、不確定性系統(tǒng)辨識(shí)問(wèn)題中具有極大優(yōu)勢(shì),因此本文選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)定子電阻進(jìn)行辨識(shí)。
當(dāng)選擇合適的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),3層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能實(shí)現(xiàn)高精度的非線性逼近效果。因此本文選擇常用的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子電阻辨識(shí)結(jié)構(gòu)圖
圖2中,輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為2,對(duì)應(yīng)為轉(zhuǎn)速誤差e(k)和誤差變化量Ve(k),表達(dá)式為:
網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出為:
隱含層輸出為:
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子電阻辨識(shí)直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子電阻辨識(shí)直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)圖
由圖3可知,BP網(wǎng)絡(luò)輸出為定子電阻變化量VRs( k),該值加上前一時(shí)刻定子電阻估計(jì)值Rs( k-1),即得出當(dāng)前時(shí)刻定子電阻的估計(jì)值Rs( k),該值作用于被控對(duì)象定子磁鏈與轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器,并將測(cè)量轉(zhuǎn)速與推算轉(zhuǎn)速之差返回給BP網(wǎng)絡(luò)。
此處采用梯度下降算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行在線訓(xùn)練,采用整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)量轉(zhuǎn)速與推算轉(zhuǎn)速誤差均方對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,不再使用BP網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出和期望輸出誤差訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)[10]。最小化目標(biāo)函數(shù)為:
各權(quán)值迭代公式為:
電機(jī)參數(shù)為fN=50Hz,UN=380V,定子電阻Rs=1.85 Ω,轉(zhuǎn)子電阻Rr=2.658 Ω,定子繞組電感Ls=0.294 1H,轉(zhuǎn)子繞組電感Lr=0.289 8H,極對(duì)數(shù)p=2,互感Lm=0.283 8H,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=1.128 4 kg.m2。用來(lái)訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的定子電阻變化曲線如圖4(a)。
由圖4(a)可以看出,定子電阻初始值為1.85 Ω,0.2 s后定子電阻隨著溫度升高勻速升高,在0.8 s增大為初始值的2倍并保持不變,在1.2 s后定子電阻隨溫度降低也隨之降低到初始值。
圖4(b)、圖4(c)和圖4(d)分別為電機(jī)轉(zhuǎn)速54 r/min,給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩為20N.m定子電阻未辨識(shí)情況下的定子電流、電磁轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈波形。綜合圖4可以看出,當(dāng)定子電阻在0.2 s~1.7 s之間變化時(shí),定子電流和電磁轉(zhuǎn)矩大小也隨之發(fā)生相應(yīng)變化。
現(xiàn)對(duì)定子電阻進(jìn)行辨識(shí)。依據(jù)式(10)和(11),選擇不同的轉(zhuǎn)速和負(fù)載采集所需樣本數(shù)據(jù),對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得出網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和結(jié)構(gòu)。本BP網(wǎng)絡(luò)采用2-8-1結(jié)構(gòu),即2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),8個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn),1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。圖5即為采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)定子電阻辨識(shí)的結(jié)果圖。由圖5(a)可以看出,經(jīng)辨識(shí)后的定子電阻與實(shí)際定子電阻變化曲線誤差相差不大,表明本文設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)定子電阻具有較好的辨識(shí)效果。由圖5(b)、(c)、(d)與圖4(b)、(c)、(d)比較可看出,經(jīng)過(guò)電子電阻辨識(shí)后,定子電流、電磁轉(zhuǎn)矩及定子磁鏈的波動(dòng)明顯改善。仿真結(jié)果表明,本設(shè)計(jì)使直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)性能得到提高。
圖4 定子電阻未辨識(shí)情況
圖5 BP網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)定子電阻各參數(shù)波形
本文根據(jù)電機(jī)低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)定子電阻變化得出的轉(zhuǎn)速推算值與實(shí)際測(cè)量轉(zhuǎn)速誤差,設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子電阻辨識(shí)器,從而獲得準(zhǔn)確的定子磁鏈觀測(cè)值,電機(jī)定子電流和電磁轉(zhuǎn)矩的波動(dòng)顯著減小。該方法對(duì)定子電阻辨識(shí)精度較高,系統(tǒng)響應(yīng)速度較快,直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)性能得到改善。