[发明专利]无刷直流电机神经网络逆控制器及构造方法有效
| 申请号: | 200910184304.7 | 申请日: | 2009-08-12 |
| 公开(公告)号: | CN101630936A | 公开(公告)日: | 2010-01-20 |
| 发明(设计)人: | 刘国海;金鹏;蒋彦;沈跃 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
| 主分类号: | H02P6/08 | 分类号: | H02P6/08;H02P27/06 |
| 代理公司: | 南京知识律师事务所 | 代理人: | 汪旭东 |
| 地址: | 212013*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 直流电机 神经网络 控制器 构造 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种无刷直流电机控制器及其构造方法,适用于无刷直流电机的高性能调速应用,属于电力传动控制设备的技术领域。
背景技术
目前,由于电力电子器件价格的逐步降低,同时高性能的永磁材料不断出现,工业生产中大量使用永磁无刷直流电机取代结构复杂且存在换向问题的直流电机。无刷直流电机具有于直流电机的机械特性,同时结构简单运行稳定,无需电刷换向,适用于各种工况。但是由于电机运行中参数摄动和换相过程造成电磁转矩脉动限制了其调速性能。作为一复杂的多变量非线性系统,无刷直流电机采用传统的类似直流电机的PID控制策略很难满足高性能调速的需要,因为PID参数的整定值是一定范围内的优化值,而不是全局性的最优值,从根本上不能在较宽的范围内得到好的动态性能和稳态精度,同时作为一种线性控制策略,PID控制对非线性程度较高的系统难以较好控制,这是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种既可改善无刷直流电机对参数变化以及扰动的适应性、鲁棒性,同时又能有效地提高各项控制性能指标,如动态响应速度、稳态跟踪精度的神经网络逆控制器。
本发明的另一目的是提供无刷直流电机的神经网络逆控制器的构造方法。
本发明无刷直流电机神经网络逆控制器采用的技术方案是:包括含降压斩波变换器的逆变桥连接无刷直流电机、神经网络逆与线性闭环控制器相连接,将所述的神经网络逆与线性闭环控制器相串接形成无刷直流电机神经网络逆控制器,其中神经网络逆用静态人工神经网络加2个积分环节构成,线性闭环控制器为速度控制器,由线性系统的设计方法对伪线性系统分别作出;伪线性系统为速度子系统,无刷直流电机调速系统由逆变桥、无刷直流电机及负载作为一个整体组成,神经网络逆和无刷直流电机调速系统共同复合组成等效的伪线性系统。
本发明无刷直流电机的神经网络逆控制器的构造方法采用的技术方案是依次包括如下步骤:①组成无刷直流电机调速调速系统;②作整个无刷直流电机调速调速系统的等效,输入变量为无刷直流电机调速系统控制器的占空比,输出变量为电机的实际转速,通过分析和推导可得到整个无刷直流电机调速调速系统的数学模型为二阶微分方程,速度相对阶数为二阶,定其逆系统的输入变量为转速,转速的一阶导数以及二阶导数,输出变量为无刷直流电机调速调速系统的为占空比;③设计负载转矩观测器为降维观测器;④构造神经网络逆;⑤将阶阶跃激励信号加到无刷直流电机调速调速系统输入端;采集激励信号和实际转速;对得到的实际转速信号进行离线求一阶导数以及二阶导数,同时通过负载转矩观测器的观测值,用构成的训练样本集对静态人工神经网络进行训练,确定静态人工神经网络的各个权系数;⑥形成速度子系统;⑦作出线性闭环控制器后与神经网络广义逆相串接构成无刷直流电机神经网络逆控制器。
本发明通过构造神经网络逆环节,将原无刷直流电机调速系统这一非线性系统线性化为伪线性系统,再通过合理的设计闭环控制器,可获得优良的调速性能。
本发明的优点在于:
1、采用神经网络逆方法,解决了复杂非线性系统的控制问题,通过进一步合理设计线性闭环控制器,获得高性能的协调控制以及抗负载扰动运行性能。
2、本发明的方法较之传统的无刷直流电机调速系统,硬件结构变化不大,构造系统方便,成本低,应用前景非常广阔。
附图说明
图1是无刷直流电机调速的原理结构图。其中有无刷直流电机1、含BUCK(降压斩波)电路的逆变桥2。
图2是无刷直流电机调速系统对应的单输入(占空比ρ)单输出(电机实际转速ω)的等效图。
图3是神经网络逆4与无刷直流电机调速系统3复合构成的伪线性系统的示意图及其等效图。其中包含积分器、静态人工神经网络41,伪线性系统5。
图4是由线性闭环控制器6与伪线性系统5组成的闭环控制系统的结构图。其中伪线性系统由速度子系统51构成;线性闭环控制器为速度控制器。
图5是采用无刷直流电机神经网络逆控制器8对无刷直流电机调速系统3进行控制的完整原理框图。
图6是无刷直流电机在阶跃信号激励下的转速响应(给定转速为阶跃信号)。
图7是采用DSP控制板作为神经网络逆控制器的本发明装置组成示意图。其中包含DSP控制器7、光电编码器9。
图8是采用DSP控制器7作为神经网络逆控制器时的程序运行框图。
具体实施方式
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