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    比例因子自調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SRM控制研究

    2011-08-15 03:35:34方力李宏勝張建華
    電氣傳動 2011年12期
    關(guān)鍵詞:模糊集穩(wěn)態(tài)偏差

    方力,李宏勝,張建華

    (南京工程學(xué)院 自動化學(xué)院,江蘇 南京 211167)

    1 引言

    開關(guān)磁阻電動機驅(qū)動系統(tǒng)(SRD)是融電力電子技術(shù)、微電子技術(shù)和電機控制技術(shù)于一體的新型調(diào)速系統(tǒng)[1],其結(jié)構(gòu)簡單、低成本、高效率、優(yōu)良的調(diào)速性能和靈活的可控性,使其具有廣闊的市場前景。由于SR電機具有嚴(yán)重非線性、變結(jié)構(gòu)、變參數(shù)等特性,大大增加了控制難度[2],傳統(tǒng)線性控制方法往往難以取得很好的控制效果,其性能改善必須依靠先進(jìn)的控制策略。將不依賴于被控對象數(shù)學(xué)模型的智能控制引入SRD中,充分利用其非線性、變結(jié)構(gòu)、自尋優(yōu)等功能克服SR電機調(diào)速系統(tǒng)變參數(shù)、變結(jié)構(gòu)和非線性等因素,將有助于提高系統(tǒng)的整體性能,本文探討了將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合及對比例、量化因子自調(diào)整的智能控制算法,并進(jìn)行了仿真研究和實驗。

    2 算法設(shè)計與仿真

    2.1 控制算法設(shè)計

    智能控制算法主要有模糊控制、專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。各種智能控制方法雖各有優(yōu)勢,但也各自存在局限。近年來,智能控制方法形成了多種智能控制方法相結(jié)合的新發(fā)展方向[3]。模糊控制本質(zhì)上是一種非線性及變結(jié)構(gòu)的語言控制。常規(guī)模糊控制器是基于語言的控制器,它不依賴于被控對象的數(shù)學(xué)模型即能實現(xiàn)很好的控制[4];另一方面,模糊控制系統(tǒng)具有語言理解、合成推理能力,適于處理語言信息,但處理數(shù)據(jù)能力不強。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)能自動或半自動地提取隱含的控制規(guī)則,并用數(shù)值計算的方法來描述復(fù)雜非線性控制的行為,具有較強學(xué)習(xí)能力和計算能力,但語言處理能力不強。將這兩種智能控制方法結(jié)合起來取長補短,既可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和計算功能帶到模糊控制中,也可把模糊控制if-then思維規(guī)則和推理嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,保持模糊控制較強知識表達(dá)能力的同時提高其自適應(yīng)能力。模糊控制中量化因子Ke,Kec和比例因子Ku對系統(tǒng)動態(tài)性能有較大影響,常規(guī)模糊控制器的因子一旦設(shè)計完成就固定下來,但各因子在不同控制階段對系統(tǒng)有著不同影響,而且在系統(tǒng)參數(shù)變化時,固定因子則難以較好的適應(yīng)[5],利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比例、量化因子自調(diào)整,從而提高SRD控制系統(tǒng)自適應(yīng)能力。二者結(jié)合形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,其控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of fuzzy neural network control system

    該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器有2個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1記憶模糊規(guī)則,實現(xiàn)由偏差E的模糊集及偏差變化率EC的模糊集到控制量U的模糊集的推理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2根據(jù)偏差E的模糊集及偏差變化率EC的模糊集實現(xiàn)Ke,Kec和Ku自調(diào)整。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1的作用是實現(xiàn)由偏差的模糊集及偏差變化率的模糊集到控制量的模糊集的推理。

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)是正向、各層相互全連結(jié)的網(wǎng)絡(luò),作用函數(shù)選用Sigmoid函數(shù)。這個網(wǎng)絡(luò)的算法(學(xué)習(xí)過程)由正向傳播和反向傳播2部分組成。在正向傳播的過程中,輸入信息從輸入層經(jīng)隱層逐層處理,并傳向輸出層,每一層神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。在輸出層輸出信號與期望值進(jìn)行比較,如果存在誤差,則將誤差沿原來的路徑返回,通過修改層間各節(jié)點的連接強度(權(quán)值),使誤差信號減小,直至把誤差限定在預(yù)先規(guī)定的范圍[7]。

    偏差E、偏差變化EC和控制量U對應(yīng)的模糊集均為7檔,即{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL},其中,NL=負(fù)大,NM=負(fù)中,NS=負(fù)小,ZO=零,PS=正小,PM=正中,PL=正大。E,EC和U 的論域均為{-7,-6,…,0,1,…,6,7}。BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計為3層,如果輸入為模糊集NL…PL在論域上對應(yīng)的隸屬度集合,則輸入層神經(jīng)元的個數(shù)為30個,輸出層神經(jīng)元的個數(shù)為15個,中間層為隱層,神經(jīng)元的個數(shù)為20個,E,EC和U的隸屬度表見表1。網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個數(shù)太多會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,因此對E和EC的模糊子集進(jìn)行了編碼,即用1…7的數(shù)字代替NL…PL,輸入為E和EC對應(yīng)模糊集NL…PL的數(shù)字編碼,則編碼后輸入層神經(jīng)元的個數(shù)變?yōu)?個,隱層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)不變,這樣就大大減少了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練量。編碼表見表2。本文所采用的49條模糊控制規(guī)則表見表3。由表1、表3可計算出模糊關(guān)系矩陣:

    定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)為

    式中:YP為理想輸出;OP為實際輸出。

    整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值,使網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到預(yù)定的誤差范圍內(nèi)。訓(xùn)練樣本輸入為2個1…7的數(shù)字,輸出為U=(E×EC)×R在論域上對應(yīng)的隸屬度集合。用此訓(xùn)練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練,訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠完成運算U=(E×EC)×R,即網(wǎng)絡(luò)輸入E和EC模糊集的編碼,輸出U的模糊集,再由最大隸屬度法得到控制量。

    表1 E,EC和U的隸屬度表Tab.1 Membership of E,ECand U

    表2 模糊集編碼表Tab.2 Fuzzy set codes

    表3 模糊控制規(guī)則表Tab.3 Fuzzy logic control rules

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2的作用是實現(xiàn)由E及偏差變化率EC的模糊集到ΔKe,ΔKec及ΔKu的推理,實現(xiàn)比例因子Ke,Kec和Ku在線調(diào)整。在模糊控制器中,量化因子Ke,Kec和比例因子Ku對模糊控制系統(tǒng)的動態(tài)性能有較大的影響。當(dāng)誤差量化因子Ke增大(由于n固定不變,相當(dāng)于縮小了誤差的基本論域),誤差的控制作用增強,則系統(tǒng)上升速率增加,但Ke過大將使系統(tǒng)的超調(diào)越大,過渡過程就越長。Ke過小,則系統(tǒng)上升慢,快速性差,穩(wěn)態(tài)精度降低。Ke越大,穩(wěn)態(tài)誤差越小。當(dāng)誤差變化率量化因子Kec增大時,系統(tǒng)對誤差的分辨率提高,系統(tǒng)上升速率減小,過渡時間延長。Kec減小,則系統(tǒng)上升速率增加,反應(yīng)加速,但Kec太小會產(chǎn)生很大的超調(diào)和振蕩。因此當(dāng)誤差較大時我們希望加大誤差變量的控制作用,迅速減小系統(tǒng)的誤差;當(dāng)誤差小時,我們希望加強誤差變化的作用,使系統(tǒng)超調(diào)減小。如在系統(tǒng)上升階段,系統(tǒng)誤差E和誤差變化率EC較大,這時主要快速消除系統(tǒng)誤差,提高系統(tǒng)響應(yīng)速度,一般取較大的Ku和較小的Ke,Kec,類似推出修正規(guī)則:當(dāng)偏差E和偏差變化EC較大時,應(yīng)當(dāng)取較小的Ke和Kec以降低對輸入量E和EC的分辨率,同時取較大的Ku以增大控制量的變化,加快系統(tǒng)的過渡過程;相反,當(dāng)偏差E和偏差變化EC較小時,應(yīng)當(dāng)取較大的Ke和Kec以提高對輸入量E和EC的分辨率,同時取較小的Ku以減小控制量的變化,抑制系統(tǒng)響應(yīng)超調(diào)量的增加,使系統(tǒng)盡快達(dá)到穩(wěn)態(tài)。

    在實際調(diào)整量化因子和比例因子的過程中,根據(jù)經(jīng)驗總結(jié)出在線調(diào)整量化因子和比例因子的調(diào)整規(guī)則,3個因子的論域均為{BA,MA,SA,ZE,SC,MC,BC},其中,BA=大增,MA=中增,SA=小增,ZE=不變,SC=小減,MC=中減,BC=大減。

    在線調(diào)整比例因子Ke的調(diào)整規(guī)則如下,規(guī)則如表4所示。

    if Eis PLand ECis PLthen Ke大減;

    if Eis PLand ECis PMthen Ke中減;

    訓(xùn)練樣本共49條。用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對量化因子Ke調(diào)整的學(xué)習(xí)規(guī)則。表4給出了Ke的調(diào)整規(guī)則,Kec的調(diào)整規(guī)則與之類似,Ku的調(diào)整規(guī)則與之相反,即當(dāng)Ke減時Ku取增。用此訓(xùn)練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練,用收斂后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對偏差和偏差變化率的比例系數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整,從而對模糊控制器優(yōu)化。

    表4 Ke調(diào)整規(guī)則表Tab.4 Regulation rules of Ke

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)采用BP網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)采用式(2),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值。

    2.2 仿真研究

    圖2為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的模糊控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖,其中量化因子、比例因子由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2在線調(diào)整。

    圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的模糊控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Fuzzy neural network control system simulation architecture

    為方便研究,文獻(xiàn)[1]簡化SR電機調(diào)速系統(tǒng)對象為二階傳遞函數(shù)模型,在Matlab環(huán)境下仿真。被控對象簡化模型為

    本系統(tǒng)中小慣性環(huán)節(jié)T1取為0.4,大慣性環(huán)節(jié)T2取為4,純滯后時間τ取0.5,比例系數(shù)Ks取20?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和比例、量化因子自調(diào)整的模糊控制器即為改進(jìn)控制器。

    1)改進(jìn)控制器在不同給定下的響應(yīng)如圖3所示。

    圖3 改進(jìn)控制器響應(yīng)圖Fig.3 Advanced controller response curves

    2)改變純滯后參數(shù),T1,T2不變,τ=2??刂破黜憫?yīng)及穩(wěn)態(tài)附近放大圖如圖4、圖5所示。

    圖4 T1,T2 不變,τ=2時,常規(guī)模糊控制器響應(yīng)及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.4 Conventional fuzzy controller response curves and nearby steady-state amplification when T1,T2unvariable andτ=2

    圖5 T1,T2時,不變,τ=2時改進(jìn)控制器響應(yīng)及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.5 Advanced controller response curves and nearby steady-state amplification when T1,T2unvariable andτ=2

    3)改變慣性環(huán)節(jié)參數(shù),T1=2,T2=0.4,τ不變??刂破骷胺€(wěn)態(tài)附近放大圖如圖6、圖7所示。

    圖6 T1=2,T2=0.4,τ不變時,常規(guī)模糊控制器及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.6 Conventional fuzzy controller response curves and nearby steady-state amplification when T1=2,T2=0.4andτis unvariable

    圖7 T1=2,T2=0.4,τ不變時,改進(jìn)控制器響應(yīng)及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.7 Advanced controller response curves and nearby steady-state amplification when T1=2,T2=0.4andτis anvariable

    4)T1,T2,τ不變,改變被控對象的結(jié)構(gòu),由G(s)=e-0.5s/[(0.4s+1)(4s+1)]變 為 G(s)=[e0.5s/(4s+1)(0.4s+1)(2s+1)]??刂破骷胺€(wěn)態(tài)附近放大圖如圖8、圖9所示。

    圖8 T1,T2,τ不變時,常規(guī)模糊控制器及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.8 Conventional fuzzy controller response curves and nearby steady-state amplification when T1,T2andτis unvariable

    圖9 T1,T2,τ不變時,改進(jìn)控制器響應(yīng)及穩(wěn)態(tài)附近放大圖Fig.9 Advanced controller response curves and nearby steady-state amplification when T1,T2andτis unvariable

    圖3~圖9顯示了當(dāng)對象進(jìn)行上述幾種改變時兩種控制器的仿真結(jié)果。通過對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和比例、量化因子自調(diào)整的改進(jìn)模糊控制器和常規(guī)模糊控制器仿真波形比較可看出,在結(jié)構(gòu)及參數(shù)變化后改進(jìn)后的模糊控制器的輸出響應(yīng)雖然上升時間較常規(guī)模糊控制器長,但超調(diào)量、調(diào)節(jié)時間和穩(wěn)態(tài)誤差都較常規(guī)模糊控制器小。

    從仿真結(jié)果可以看出,改進(jìn)后的模糊控制器具有較好的自適應(yīng)性和動態(tài)響應(yīng)特性,即使系統(tǒng)在參數(shù)和結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時,及時對比例因子和量化因子在線調(diào)整,改變控制器的輸出,可以使穩(wěn)態(tài)誤差最終為0,從而使系統(tǒng)獲得良好的動態(tài)、穩(wěn)態(tài)特性,使系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

    仿真表明結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模糊控制器,根據(jù)偏差和偏差變化在控制過程中所起的不同作用,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整常規(guī)模糊控制器的量化、比例因子,以適應(yīng)控制系統(tǒng)的環(huán)境及參數(shù)等的變化,可以實現(xiàn)優(yōu)化控制器的目的。

    3 實驗與分析

    3.1 實驗平臺

    開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)(SRD)實驗平臺由開關(guān)磁阻電機、控制器、電源、功率變換器、檢測電路、驅(qū)動電路、保護(hù)電路及鍵盤顯示電路組成,如圖10所示。電源電路可看成一個相對獨立部分。

    圖10 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖Fig.10 Control system general structure diagram

    其中開關(guān)磁阻電動機電機結(jié)構(gòu)采用三相,定轉(zhuǎn)子極數(shù)比為12/8,額定功率為750W,額定電壓為220V,額定轉(zhuǎn)速為1500r/min。

    核心控制芯片采用TMS320LF2407,是適用于電動機控制的一種低價格、高性能16位定點DSP芯片[8]。檢測電路包括對各工作相電流及SR電機轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行實時檢測。

    由于SR電機低速運行時采用的是電流斬波控制運行方式,通過調(diào)節(jié)相繞組的電流來控制轉(zhuǎn)矩的大小,因此要求不斷檢測電流的大小。過流保護(hù)也需要檢測相電流。電流檢測采用磁場平衡式霍耳檢測器(LEM模塊);LEM模塊的輸出一方面輸入到DSP的3路A/D轉(zhuǎn)換口,轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號后用以控制電流斬波限;另一方面輸入到EXB840的6腳,實現(xiàn)對功率變換器主開關(guān)的過流保護(hù),LEM模塊采用正負(fù)15V電源。檢測電路如圖11所示。

    圖11 電流檢測電路Fig.11 Current detect circuit

    位置檢測器的目的是確定轉(zhuǎn)子的相對位置,即要用絕對位置傳感器檢測定、轉(zhuǎn)子相對位置,然后位置信號反饋至邏輯控制電路,以確定對應(yīng)相繞組的通斷。同時,轉(zhuǎn)子位置檢測信號的頻率與電機轉(zhuǎn)速成正比,測出轉(zhuǎn)子位置檢測信號的頻率即間接測得轉(zhuǎn)速,從而為轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制提供反饋。位置檢測采用光敏式轉(zhuǎn)子位置傳感器。

    光敏式轉(zhuǎn)子位置傳感器由光電脈沖發(fā)生器和轉(zhuǎn)盤組成。轉(zhuǎn)盤有與轉(zhuǎn)子凸極、凹槽數(shù)相等的均勻分布齒、槽。轉(zhuǎn)盤固定在轉(zhuǎn)子軸上,光電脈沖發(fā)生和接受部分固定在定子上或機殼上。位置檢測器如圖12所示。光耦1安裝于定子某一相的中心線上,共3個,間隔夾角30°安裝。從圖12可以看出,可獲得3個相位差為30°、占空比為50%的方波信號,由它們組合成6種不同的狀態(tài),分別代表電機三相繞組不同的參考位置。轉(zhuǎn)子每轉(zhuǎn)過7.5°,3路光電脈沖信號產(chǎn)生一個上升或下降邊沿,重復(fù)周期為45°,機械角度和電工角度分別在速度估計和換相控制中用到,其對應(yīng)關(guān)系如圖13所示。電工角度180°定義為A相電感最大時的位置。B相和C相的電工角度分別為A相加120°和240°。

    圖12 光電位置檢測器Fig.12 Optocoupler location detector

    圖13 光耦輸出信號Fig.13 Optocoupler output signal

    輸出的3路光電脈沖分別送入TMS 320 LF2407的CAP單元和I/O單元。電機的運行狀態(tài)由電機的初始位置和在運行中檢測到的3路光電脈沖信號來確定,電機的起始位置由在電機未啟動時送入I/O單元的3路光電脈沖信號來確定,因為當(dāng)電機轉(zhuǎn)速很慢時,由CAP單元記錄光電脈沖的計數(shù)器會發(fā)生溢出,此時必須使用I/O單元的光電脈沖信號。電機正常運行中的狀態(tài)由送入CAP單元的3路光電脈沖信號來確定。CAP1-3引腳和IOPB1-3引腳分別對應(yīng)1#,2#,3#光耦的光電脈沖輸入信號。見圖14,光電脈沖信號1路送入TMS320LF2407的CAP1-3,用于捕獲脈沖電平的跳變,以確定電機運行時的位置和轉(zhuǎn)速;另一路送入TMS320LF2407的IOPB1-3,由CPU讀取電平狀態(tài)以確定電機的起始運行位置。

    圖14 光耦與TMSLF2407接口電路Fig.14 Optocoupler and TMSLF2407interface circuit

    驅(qū)動和保護(hù)電路采用富士電機公司生產(chǎn)的集成芯片EXB840/EXB841完成驅(qū)動和保護(hù)功能。DSP的PWM輸出信號與EXB840的驅(qū)動信號相連,頻率為5kHz。接口電路如圖15所示。其中,PWM1,3,5信號通過 EXB840的驅(qū)動信號驅(qū)動功率變換器中的上管 T1,T3,T5;PWM2,4,6信號通過EXB840的驅(qū)動信號驅(qū)動功率變換器中的下管 T2,T4,T6。從圖15中可以看出,當(dāng) PWM2,4,6的信號為低電平時,同時將 PWM1,3,5的信號封鎖,因此要關(guān)斷某相的上下兩管只要讓該相下管對應(yīng)PWM 信號為低電平。PWM1,3,5用于調(diào)節(jié)輸出PWM信號的占空比以達(dá)到控制轉(zhuǎn)速的目的。

    圖15 DSP與EXB840接口電路圖Fig.15 DSP and EXB840interface circuit

    在SRD設(shè)計過程中,功率變換器性能好壞對系統(tǒng)性能指標(biāo)有直接影響。功率變換器向SR電機提供所需能量,其主要起通斷作用,控制相繞組電源接通和斷開;為相繞組儲能提供回饋路徑[9]。功率開關(guān)元件采用具有大電流容量、高耐壓及高穩(wěn)定性和可靠性絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)。

    適用于所有SR電機及不同控制方式的功率變換器是不存在的,必須從優(yōu)化整體性能及價格比的角度綜合考慮。本系統(tǒng)采用了不對稱半橋線路的三相SR電機功率變換器主電路,如圖16所示。

    圖16 不對稱半橋功率變換器主電路Fig.16 Asymmetric half bridge power converter

    以A相為例,每相有2個主開關(guān)管T1,T2和續(xù)流二極管D1,D2。上、下2只主開關(guān)管是同時導(dǎo)通和關(guān)斷的。當(dāng)T1,T2導(dǎo)通時,D1,D2截止,外加電源Us加在A相繞組兩端,產(chǎn)生相電流ia;當(dāng)T1,T2關(guān)斷時,A相繞組產(chǎn)生的變壓器電動勢使得D1,D2正向?qū)?,ia通過D1,D2及儲能電容Cs續(xù)流,Cs將吸收A相繞組的部分磁場能量。

    軟件設(shè)計采用速度環(huán)和電流環(huán)雙閉環(huán)控制,速度環(huán)中,由給定速度和當(dāng)前反饋速度求出速度偏差,根據(jù)速度偏差,調(diào)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法得到調(diào)整量U并作為電流環(huán)期望電流輸入;電流環(huán)通過電流檢測電路反饋電流值,由期望電流和反饋電流求出電流偏差,通過調(diào)用簡單增益控制算法求出PWM占空比,繼而輸出一定占空比PWM信號控制電機轉(zhuǎn)速。軟件控制框圖見圖17。

    圖17 SR電機控制框圖Fig.17 SR motor control diagram

    3.2 實驗分析

    在以DSP為核心控制單元的實驗平臺上,采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法控制三相開關(guān)磁阻電機調(diào)速,得到速度響應(yīng)曲線,并分析說明算法應(yīng)用于開關(guān)磁阻電動機調(diào)速系統(tǒng)時運行特性。

    圖18a所示為轉(zhuǎn)速從0到給定轉(zhuǎn)速150 r/min時速度變化響應(yīng)曲線,系統(tǒng)響應(yīng)時間在200 ms左右,且轉(zhuǎn)速平穩(wěn)。圖18b所示為轉(zhuǎn)速從100 r/min增至350r/min再減至100r/min的轉(zhuǎn)速波形,由變化曲線可知,上升時過渡時間約為250 ms左右,下降時過渡時間約為330ms左右?;緹o超調(diào),穩(wěn)態(tài)時,轉(zhuǎn)速平穩(wěn)。

    圖19a、圖19b所示分別為從空載到外加5 N·m的負(fù)載擾動時轉(zhuǎn)速變化曲線和從外加5N·m的負(fù)載擾動到空載時轉(zhuǎn)速變化曲線。從空載到外加5N·m的負(fù)載擾動時轉(zhuǎn)速變化時轉(zhuǎn)速平穩(wěn),當(dāng)從外加5N·m的擾動到空載時轉(zhuǎn)速變化出現(xiàn)一定擾動,但很快穩(wěn)定。綜上所述,可以看出系統(tǒng)控制準(zhǔn)確度高,抗干擾能力強,具有較好的魯棒性。

    圖19 擾動響應(yīng)曲線Fig.19 Disturbance response curves

    4 結(jié)論

    從實驗得到系統(tǒng)響應(yīng)曲線看,系統(tǒng)的超調(diào)量小、調(diào)整時間少、響應(yīng)曲線平滑,當(dāng)給定和負(fù)載變化時系統(tǒng)表現(xiàn)出較好的自適應(yīng)能力和抗干擾能力,具有良好的動態(tài)響應(yīng)特性。實驗表明比例、量化因子自調(diào)整的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對非線性、變結(jié)構(gòu)SR電機控制有較好的動靜態(tài)性能和魯棒性,可以改進(jìn)控制系統(tǒng)的性能,取得較好的控制效果。

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