[发明专利]具有时滞和扰动的永磁同步电机的自适应funnel动态面控制方法

说明书

本发明公开了具有时滞和扰动的永磁同步电机的自适应funnel动态面控制方法，首先，将改进的规定性能函数结合到控制器设计与修改的funnel变量，以将具有输出约束的永磁同步电机转换为无约束的永磁同步电机，具有比普通障碍Lyapunov函数更快的收敛速度。然后，通过一阶滤波器的动态面控制技术，对无约束系统设计了特定的控制器。其中，引入了扰动观测器和径向基函数神经网络来分别估计不匹配扰动和多种未知非线性。构造适当的Lyapunov‑Krasovskii泛函以补偿时滞，提高控制性能。引入一阶滤波器以克服由一般反步法引起的“复杂性爆炸”。

技术领域

本发明属于PMSM控制技术领域，涉及一种具有时滞和扰动的永磁同步电机的自适应funnel动态面控制方法。

背景技术

近几十年来，人们对广泛用于航空航天、国防和其他主要应用的永磁同步电机的反步控制产生了相当大的兴趣。尽管如此，上述的反步法解决方案仍然存在“复杂性爆炸”的问题。为了避免这个缺陷，Swaroop创建了一个与反步控制方法相结合的一阶滤波器，称为动态面控制。尽管动态面控制方法可以减少计算工作量，但各种非线性因素(如时滞、外部扰动和物理约束)在实际工业场景中无处不在，这可能会降低控制精度。因此，动态面控制解决方案需要与其他方案相结合，包括自适应控制、时滞控制、基于扰动观测器的控制和约束控制等方法，从而达到满意控制结果。

在自适应控制方法中，基于神经网络的控制方法由于其卓越的在线估计能力，能够对具有未知特性和不确定扰动的非线性系统进行高性能控制。例如，在矢量控制器中采用神经网络技术来评估不确定的解耦问题,提出了自适应神经网络方案来逼近不确定的函数。径向基函数神经网络旨在估计高增益观测器的误差和集总扰动。前馈人工神经网络用于更新比例积分微分(比例积分微分)控制器的训练参数，提供高动态性能。从上述研究中，可以了解到永磁同步电机的未知不确定性可以通过神经网络进行估计，但它们仍然需要与其他工具融合以获得瞬态和稳态性能。

为了实现具有不确定负载扰动的永磁同步电机的稳定运行，最近，基于扰动观测器的大量开创性研究来近似负载扰动。例如，基于滑模控制技术，提出了一种扰动观测器来获得所需的抗负载扰动能力。将扰动观测器融合到超扭曲滑模方法中以补偿集总扰动。二阶扰动观测器用于估计参数扰动，以确保永磁同步电机系统的准确性。虽然基于扰动观测器的方案可以有效地抑制不确定扰动，但对系统鲁棒性有显着影响的瞬态性能是不可忽略的。

实际的工业环境由许多非线性组成，包括影响永磁同步电机鲁棒性和稳定性的物理约束。为了解决这些限制，许多研究人员引入了障碍Lyapunov函数、规定性能函数和funnel控制策略。虽然障碍Lyapunov函数有助于处理约束，但它们需要根据具体的变化情况进行修改。同样，对精确初始值的需求限制了规定性能函数策略的应用。基于这些，改进的规定性能函数被应用于进一步获得卓越的瞬态性能。与规定性能函数和障碍Lyapunov函数相比，funnel控制方法被认为是一种有前途的方法来处理约束，因为它能有效抑制输出超调，并且不需要精确的初始条件。funnel控制方法已应用于车辆he机器人，因为它可以避免控制器的修改。根据上述研究，可以得出结论，funnel控制可以有效地处理约束问题并取得优异的控制性能。

由于时滞控制策略可以提升瞬态和稳态响应，最近，它参与了许多开创性的反步法研究。这些研究可以大致分为两组，即Smith预测控制工具和Lyapunov-Krasovskii泛函方法。例如，史密斯预测器与速度控制器相结合以消除时滞。采用适当的Lyapunov-Krasovskii泛函来确保具有时滞约束的永磁同步电机系统的渐近稳定性。双曲函数用于处理由低通滤波器引起的延迟。从上述方法中，可以推断出时滞控制方法可以增强永磁同步电机的瞬态和稳态性能。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种具有时滞和扰动的永磁同步电机的自适应funnel动态面控制方法，以解决现有技术中存在的技术问题。

本发明采取的技术方案为：具有时滞和扰动的永磁同步电机的自适应funnel动态面控制方法，该方法包括以下步骤：