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无刷直流电机单神经元自适应智能控制系统

来源:网络收集 时间:2026-09-27
导读: 第4卷第2 7期2 3年 2月 01 电力电子技术P we l cr n c o rE e t i s o v1 7 N . 0. . o 4 2F bu r 0 3 e ray 2 1 无刷直流电机单神经元自适应智能控制系统李梦达。王岩,孔铁晨,高伟华(. 1东北石油大学,电气信息工程学院,黑龙江大庆 13 1; 6 3 8 2大庆油

第4卷第2 7期2 3年 2月 01

电力电子技术P we l cr n c o rE e t i s o

v1 7 N . 0. . o 4 2F bu r 0 3 e ray 2 1

无刷直流电机单神经元自适应智能控制系统李梦达。王岩,孔铁晨,高伟华(. 1东北石油大学,电气信息工程学院,黑龙江大庆 13 1; 6 3 8 2大庆油田有限责任公司第一采油厂, .生产保障大队,黑龙江大庆 13 1; 6 1 1

3大庆油田总医院,黑龙江大庆 .

1 30;4大庆市电业局,黑龙江大庆 60 1 .

131 ) 6 3 1

摘要:针对无刷直流电机 ( L C设计了一种可在线学习的单神经元自适应比例一分.分 ( I智能控制 B D M)积微 PD)

器,通过有监督的 H b eb学习规则调整权值,次采样根据反馈误差对神经元权值进行调整,每以实现 PD 3个参 I数的自适应。采用分段线性化方法建立 B D M反电动势梯形波,采用滞环电流控制器实现电流调节,并在 LC

M tbS un仿真平台上搭建仿真模型 . aa/ m l k l i i结果表明智能 PD控制效果和鲁棒性皆优于常规 PD, I I大大提高了系统的跟随性 .能满足 B D M系统对实时性的要求。 LC

关键词:刷直流电机;单神经元;智能控制;分段线性化无中图分类号:M3 T 3文献标识码: A文章编号:0 0 10 (0 30— 0 7 0 10— 0 X 2 1 )2 0 2— 3

Br s ls u h e sDC o o i ge Ne r n Ad p i e I tl g n p e n r lS se M t r S n l u o a t n el e tS e d Co to y tm v iL n . a,W ANG Ya I Me g d n,KONG i— h n, GA0 W e— u 4 Tec e ih a

( .E D p . o h ̄tP t lu nvr t,D qn 6 3 8 hn ) 1E et N a e e o m U i sy a i 13 1,C i re ei g a

A s a tT i pp ri v w o rsls D t ( L C bt c:hs ae i fb hes C mo r B D M)d s n ido ig ern aat epootn i— r n e u o ei sak fs l nuo dpi rpro n

g n ne v itga o ieet t n PD)it ietcnrl rw i a el re nie h e hsen b dut yspr ert ndf rni i ( I ne gn o t l h h cnb e n dol . ew i t a eajs d b u e— i ao l o e c a nT g e v e eb l ri u, en uo egt aeajs d dp nigo ed ak er nee a l g S st r— i dH b ann rl t ern w ihs r dut ee dn n f bc r ri vr smpi,O a o e s e g e h e e o y n a ie t e s l- d p a in o h e I p r me e s B DC b c lc r mo ie f r e wa e i u h u i g p e e ie ln l h ef a a tt f t r e P D a a tr . L M a k ee t z o o t o c v s b i sn i c w s i - v e rz f n meh d,h u r n e u a o s r ai e sn y tr ss c re t c nr l r a d smua o d l i t e a ia o t o t e c re t r g l t n i e l d u i g h se e i u r n o tol n i l t n mo e s s u - i i z e i r

trd b sd o t b Smuik smuain pa om. e rs l h w ta h nel e tP D o to f c n o ut ue ae n Mal/ i l i lt lt r T eut s o h tte itlg n I c nrle e ta d rb s— a n o f h s i h s r etrta e c n e t n I,O i i rv s te fl wn h rceit fte s se,n tC a sy es ae b t n t o v n o a P D S t mp o e ol ig c aa tr i o ytm a d i a st f e h h i l h o sc h n it e r a—i e u rme t ft e b s ls t r s se h e lt me r q ie n s o r h e s mo o y t m. h u Ke wo d: r s ls ie tc re tmoo; s g e n u o y r s b h e s d r c u r n t r i l

e r n;i t l g n o to;p e e ie l e r ai n u n n el e tc nr l i c w s i a z t i n i o

1引言 B D M具有体积小、 LC功率密度高、制简单、控动态性能好等优点,其应用越来越广泛。其控制但系统是非线性、变量系统 .统 PD控制算法不多传 I

2无刷直流电机建模图 1出全控桥式三相星型 B D M结构[1示 LC 1。 _ 2三相定子绕组分别与电子开关线路中相应的功率

易满足其高精度要求 .很难实现电机的高精度运行;滑模变结构控制、神经网络控制、糊控制等模先进的控制算法相对复杂、难实现。较 采用单神经元自适应控制方法建立 B D M LC双环调速系统 .通过有监督的 H b e b学习规则自

开关器件相连。其基本结构可认为是一台由电子开关线路、永磁式同步电动机以及位置传感器组成的“电动机系统”。VD—y V 3 y V 5 i D— D

V iV. 4 vD

I

垤磁机 x永电

I

适应地调节神经网络参数,采用分段线性法模拟 B D M的反电动势变化趋势。在此基础上搭建 LC并了模块化的双闭环 B D M智能调速系统。 LC仿真结果表明系统具有较强的抗干扰能力和随动性。

控制电路

图 1全控桥式 B D M结构 LCFg ul-o to e rd e B DC srcue i .1 A fl c nrl d b g L M t tr y l i u

采用梯形波电枢驱动电流,两两导通工作方定稿日期: 02 0— 1 2 1— 8 1

式,每瞬间有 2个功率管导通。采用分段线性化方法建立梯形波反电动势波形 .根据转子位置信号将运行周期分为 6个阶段,图 2示。如所根据转子2 7

作者简介:梦达 (90 )男,李 18一,内蒙古赤峰人,士,博讲师。究方向为电力电子及电力传动。研

第4 7卷第 2期21 0 3年 2月

电力电子技术P w rE e to i s o e lc r n c 广—权值算法

Vo .7,No2 1 4 . F b u r 01 e ray 2 3

位置信号和转速信号,求出三相反电动势,

E, b变化轨迹的直线方程。 EE m.

’一一 一一 一 . . .

.

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图 4单神经兀控制结构图F g i g e n u o o t lsr c u e i .4 S n l e r n c nr t tr o u

。

卜一。—一‘—— c E4/ n3 2 x35/

Em

0 h3 3 i 2

图 2 B D M反电动势波形 LCF g L M a k e e t mo ie fr e w v fi s i .2 B DC b c lc r o t oc a eo n v T

K越大快速性越好,超调量大,系统不稳但使

定。值过小, 系统快速性变差。在此取 K 2 W( )=。 的调整采用有监督的 H b eb学习规则 .现 PD控实 I制中 3个参数的在线实时整定。

转子位置与反电动势间的线性关系如表 1所

示,中 k为反电动势系数,其为电角度信号。表 1转子位置与反电动势对应关系Ta l e r l t n h p b t e o o o iin n Et b e 1 Th ea i s i e we n r t r p st o o a dE

f1 ) (一 ), ( ) ( )1 ) (= 1 1+/ k M k ( k k p C k{ 2 ) (- )' () k () W(= 2 1+/ k ()z k r i e l,k=,一 )田e u ), ) W ( )协 ( 1+ d ) ( ( (

() 3

叼,,分别为积分、 i 比例、分的学习速率,微

采用不同的学习速率便于对不同权系数分别进行

调整,为提高算法的实时性,次采样时都直接根每据反馈误差对神经元权值调整 1次,i,取 7, 7值分别为 03,.,.5;初始权值取值为 0 .5 05 O3 3个~ 1间的随机数。 由于 PD参数的在线学习修正与 e后,eI= I ()A ( ) j} e k一 (一 )关,于此将单神经元自适应 PD ( ) e k 1有基 I

3系统控制策略 系统内环采用滞环控制实现电流调节,图 3如 所示 .当设定电流值与反馈电流值的瞬时值之差达到滞环宽度正边缘时, V导通, 断, V关电动机接通直流母线的正端,电流上升;之,反电流下降。 选择适当

的滞环环宽,即可使实际电流不断跟踪参考电流的波形,以实现电流闭环控制。

控制算法中的加权系数学习修正 …… 此处隐藏:5088字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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