[发明专利]基于永磁直线同步电机的BP神经网络优化混沌控制方法

说明书

本发明公开了一种基于永磁直线同步电机的BP神经网络优化混沌控制方法，该方法首先建立基于d‑q轴坐标系的永磁直线同步电机数学模型，对该数学模型进行仿射变换和时标变换，得到永磁直线同步电机的混沌模型；通过构造状态反馈矩阵和输入变换矩阵进行解耦，建立永磁同步电机解耦数学模型；在此基础上，通过滑模控制设计对d轴电流的控制器以及对q轴电流与转速v的控制器；最后利用BP神经网络拟合优化滑模控制参数。本发明实现对永磁直线同步电机的混沌脱离与稳定控制。

技术领域

本发明涉及波浪发电技术领域，特别涉及一种基于永磁直线同步电机的BP神经网络优化混沌控制方法。

背景技术

自从21世纪以来，环境污染和能源危机作为近年来世界各国人民最关心的两个问题。随着世界各国经济的快速发展，对煤炭、天燃气、石油等有限的不可再生能源的需求越来越大，直接导致了能源缺乏的情况。地球海洋面积占了全球百分之七十，波浪能具有可再生、无污染、分布广，可利用时间长的优势在未来的新能源开发中具有很好的前景。因此，波浪发电在近年来受到越来越多人的亲睐。

自20世纪50年代滑提出以来，滑模控制已逐渐发展完善，并已广泛应用到各种工业控制里。滑模控制能够对非线性系统实现良好控制，对离散时间系统的建立良好的设计标准。滑模控制的重要的优点是鲁棒性，当系统处于滑动模型，对被控对象的模型误差、对象参数的变化以及外部干扰有极佳的不敏感性。但是滑模控制的效果受其控制参数的影响。近年来神经网络迅速发展并且得到广泛应用，也越来越多的研究将神经网络用于各种控制方法的优化中。

目前针对永磁直线同步电机的研究较少，有关永磁直线电机混沌运动分析与控制较少。实际上，在某些特定工作条件下，永磁直线同步电机系统亦会呈现混沌运行特性，可表现为定转子电流、转速及转矩的剧烈振荡，控制性能的不稳定，系统不规则电磁噪声等。目前的电机混沌现象研究，集中于混沌现象鉴别并预测此类非线性现象，采用经典理论难以解释。

发明内容

本发明针对永磁直线同步电机的混沌现象及其控制问题，根据电机d-q轴数学模型，导出非线性微分方程，构造解耦模型，基于解耦模型，采用滑模法设计系统控制器；通过BP神经网络建立控制参数模型进行拟合，寻出总体控制效果最佳的控制参数，使控制器可让电机系统迅速达到稳定状态，实现目标的混沌脱离与控制。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于永磁直线同步电机的BP神经网络优化混沌控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立永磁直线同步电机解耦数学模型

首先建立基于d-q轴坐标系的永磁直线同步电机数学模型，对该数学模型进行仿射变换和时标变换，得到永磁直线同步电机的混沌模型；通过构造状态反馈矩阵和输入变换矩阵进行解耦，建立永磁同步电机解耦数学模型；

步骤2，通过滑模控制设计对d轴电流的控制器以及对q轴电流与转速v的控制器；

步骤3，利用BP神经网络拟合优化滑模控制参数。

进一步地，所述的基于d-q轴坐标系的永磁直线同步电机数学模型为：