[发明专利]基于神经网络的接触器速度闭环控制方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，首先采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；接着采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；最后利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制。本发明引入神经网络技术建立接触器神经网络（ANN）模型，无需接触器具体的结构及材料参数，更不需要对磁路进行简化处理及非饱和假设，仅通过简单的训练过程即可完成任何接触器模型的构建，从而输出高精度的位移信息；在此基础上构建接触器的速度闭环控制方案，对动铁心的运动速度进行闭环控制。

主权项

1.一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；步骤S2：采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；步骤S3：利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制；其中，步骤S3中，所述构建接触器速度闭环控制具体包括电流内环控制以及速度外环控制；所述电流内环控制为：采用电流互感器对线圈电流进行检测，得到线圈激磁电流icoil，将icoil与参考电流iref比较，以滞环或PI模式更新驱动信号的占空比DPWM，驱动信号经一隔离电路作用于电磁系统的驱动电路，调节线圈激励电压的导通周期数及占空比，实现线圈电流的闭环控制；所述速度外环控制为：采用电压互感器检测线圈电压，得到线圈激磁电压ucoil，连同icoil及线圈电阻Rcoil一起进行磁链计算，得到磁链ψ，将磁链ψ及icoil送入训练好的接触器嵌入式ANN模型中，输出动铁心的实时位移x，之后采用数值微分进行速度计算得到实时速度v，将v与参考速度vref比较，以滞环或PI模式更新电流参考值iref。