基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機PI控制器參數(shù)在線整定

康少華，蔣林飛，張　俊

(1．軍事交通學(xué)院 軍事物流系，天津 300161； 2．軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津 300161)

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● 車輛工程Vehicle Engineering

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機PI控制器參數(shù)在線整定

康少華1，蔣林飛2，張俊2

(1．軍事交通學(xué)院 軍事物流系，天津 300161； 2．軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津 300161)

針對傳統(tǒng)異步電動機矢量控制系統(tǒng)PI控制器存在的適應(yīng)性弱、不能實時進行自適應(yīng)調(diào)節(jié)的問題，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機PI控制器參數(shù)在線整定的控制策略。實驗表明，采用的控制方案可行，在負(fù)載轉(zhuǎn)矩突變的情況下具有良好的轉(zhuǎn)速特性，增強了系統(tǒng)的魯棒性。

異步電動機；矢量控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PI控制

異步電動機結(jié)構(gòu)堅固、工作可靠、易于維護，普遍用于蓄電池叉車、牽引車以及各種電動汽車的電驅(qū)動系統(tǒng)。但是，異步電動機的數(shù)學(xué)動態(tài)模型復(fù)雜，是一個多變量、高階、非線性、強耦合的系統(tǒng)，其系統(tǒng)控制復(fù)雜。目前，應(yīng)用較多的控制系統(tǒng)為基于轉(zhuǎn)子磁場定向的矢量控制系統(tǒng)，即模仿直流電機的控制方法，將定子電流分解為轉(zhuǎn)矩電流和勵磁電流兩部分，獨立進行調(diào)節(jié)控制，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩電流與勵磁電流的解耦控制。在實際控制系統(tǒng)的設(shè)計中，可以對轉(zhuǎn)矩電流分量和勵磁電流分量分別進行閉環(huán)控制，這樣就實現(xiàn)了異步電動機轉(zhuǎn)矩的有效控制。

在傳統(tǒng)的異步電動機矢量控制系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)矩電流和勵磁電流的控制是通過PI調(diào)節(jié)器實施控制的，PI調(diào)節(jié)器具有結(jié)構(gòu)簡單、控制精度高以及魯棒性好的特點。但傳統(tǒng)的PI控制參數(shù)固定，在控制電機的運行過程中，如果電機的參數(shù)出現(xiàn)變化(如轉(zhuǎn)子時間常數(shù))，會造成控制精度下降，甚至不穩(wěn)定。此外，在對異步電動機PI矢量控制進行參數(shù)整定過程中，所得的參數(shù)值是一定范圍內(nèi)的最優(yōu)解，而不是全局的最優(yōu)解，這時需要對PI矢量控制器的參數(shù)進行在線整定，以適應(yīng)這種變化和提高控制精度?，F(xiàn)有的將PI矢量控制器與遺傳算法、蟻群算法以及粒子群算法等相結(jié)合的智能控制方法，在改進PI矢量控制方面取得了一定的優(yōu)化效果，但都不同程度地存在計算量大、模型復(fù)雜、實時性差等問題。因此，本文采用基于PI矢量控制模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，將PI控制的參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，通過對PI矢量控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行在線訓(xùn)練，得到PI矢量控制的兩個最佳參數(shù)，從而實現(xiàn)電機參數(shù)隨運行時間變化的實時最優(yōu)控制。

1　矢量控制與數(shù)學(xué)模型

圖1　矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

異步電動機矢量控制的關(guān)鍵在于將異步電動機的數(shù)學(xué)模型進行一系列坐標(biāo)變換，最后簡化得到易于控制的模型。圖1中SVPWM模塊用于根據(jù)矢量信號跟蹤異步電動機的圓形磁場，并發(fā)出脈寬信號驅(qū)動異步電動機。異步電動機在三相靜止坐標(biāo)系α-β中的數(shù)學(xué)模型為

(1)

式中：u為定子和轉(zhuǎn)子電壓矩陣；R為電阻矩陣；i為定子和轉(zhuǎn)子電流矩陣；er為電磁感應(yīng)電動勢中與角速度ω成正比的旋轉(zhuǎn)電動勢；Te、TL分別為電磁轉(zhuǎn)矩和負(fù)載阻力轉(zhuǎn)矩；J為機組的轉(zhuǎn)動慣量；L為電感矩陣；pn為電機磁極對數(shù)。

異步電動機在兩相靜止坐標(biāo)系d-q中的數(shù)學(xué)模型為

(2)

式中：isd、isq分別為定子d軸電流和q軸電流；ird、irq分別為轉(zhuǎn)子d軸電流和q軸電流；Lm為定子與轉(zhuǎn)子同軸等效繞組間的互感。

在矢量控制系統(tǒng)中，若將d軸取為沿著轉(zhuǎn)子磁鏈Ψr方向，稱作M軸，再逆時針旋轉(zhuǎn)即為T軸。當(dāng)兩相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系按轉(zhuǎn)子磁鏈定向時，d軸落在轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)噶喀穜上，而Ψr在q軸的分量為0。異步電動機在兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系M-T下的數(shù)學(xué)模型為

(3)

式中：Ψr為轉(zhuǎn)子磁鏈；ism為定子勵磁分量；ist為定子轉(zhuǎn)矩分量；Tr為轉(zhuǎn)子時間常數(shù)。

2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI控制器

當(dāng)前應(yīng)用較多的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢的問題，用作控制器的矢量控制算法時計算量太大，會導(dǎo)致控制的實時性變差。為此本文采用簡化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在保留神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制優(yōu)良特性的同時減小了計算量，提高了系統(tǒng)控制的實時性。

通用的數(shù)字增量式PI控制算法表達式為

Δu(k)=Kp[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)

(4)

這種方法理論上可以通過異步電動機矢量控制的模型來建立系統(tǒng)的控制模型，從而計算出KP和KI值。然而，由于異步電動的模型對于異步電動機的描述總是存在誤差，導(dǎo)致所得KP和KI不能使PI控制器達到最優(yōu)的控制性能，所以KP和KI值還得進行在線調(diào)整，以使異步電動機的控制系統(tǒng)達到最優(yōu)的控制性能[2]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用前饋網(wǎng)絡(luò)模型，并將PI控制器的兩個參數(shù)KP和KI作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，如圖2所示[3]。

策略：延長入射光線與折射光線比，如果折射光線更靠近法線則為會聚是凸透鏡，如果折射光線遠(yuǎn)離法線為凹透鏡。

圖2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于自動控制具有以下特點：一是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理難以用模型進行精確描述或參數(shù)隨時變化的系統(tǒng)；二是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計算特性可以實現(xiàn)實時控制；三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身可以看作是一個多維的系統(tǒng)，因此可以通過自身的調(diào)整去逼近任意的非線性系統(tǒng)；四是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的能力很強，能夠處理大量不同的輸入信息[4]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實現(xiàn)步驟如下：

(1)給定初始權(quán)值：KP=0、KI=0，設(shè)e(-1)=0，φ(0)=1。

(2)分別計算誤差和學(xué)習(xí)率。

e(k)=r(k)-y(k)

(3)遞歸計算權(quán)值。

KP(k+1)=KP(k)+μe2(k)yu(k)

(4)計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出。

(5)返回繼續(xù)執(zhí)行步驟(2)。

3　實驗結(jié)果與分析

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器(調(diào)節(jié)器)的矢量控制系統(tǒng)如圖3所示。應(yīng)用keil軟件進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法程序編寫，測試數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖3　實驗控制器

圖4　數(shù)據(jù)顯示界面

實驗用異步電動機額定轉(zhuǎn)速為1 200 r/min，額定電流為270 A，額定頻率為40 Hz，額定電壓為48 V，額定功率為11 kW，互感為Lm=0．172 2 H，漏感為Ls=5．839 mH，轉(zhuǎn)子時間常數(shù)為Tr=0.276，轉(zhuǎn)子電阻為Rr=1.25 Ω，電機磁極對數(shù)為np=2。

試驗中，穩(wěn)定運行轉(zhuǎn)矩設(shè)定為30 N·m，然后突然變?yōu)?0 N·m，再變?yōu)?0 N·m，轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 200 r/min。

當(dāng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩為30 N·m時，傳統(tǒng)的PI控制電機會出現(xiàn)抖動、轉(zhuǎn)速不穩(wěn)，響應(yīng)曲線如圖5所示。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制后，轉(zhuǎn)速波動幅度減小(如圖6所示)。

圖5　30 N·m時傳統(tǒng)PI控制的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

圖6　30 N·m時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

當(dāng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩由30 N·m變?yōu)?0 N·m時，轉(zhuǎn)速的波動減少了大約35 r/min。在由10 N·m突然變?yōu)?0 N·m時，轉(zhuǎn)速的波動減少了大約30 r/min，并且在實驗時使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制時的噪聲較小，優(yōu)化效果明顯。在這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制比傳統(tǒng)的PI控制響應(yīng)快、超調(diào)小，具有良好的轉(zhuǎn)速動態(tài)性能。

當(dāng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩由30 N·m變?yōu)?0 N·m，再變?yōu)?0 N·m時，分別得到轉(zhuǎn)速的響應(yīng)曲線如圖7和圖8所示?？梢钥闯?，在負(fù)載轉(zhuǎn)矩較大時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制與傳統(tǒng)的PI控制對轉(zhuǎn)速相應(yīng)的優(yōu)化上只有5 r/min左右的差距，對轉(zhuǎn)速響應(yīng)的調(diào)節(jié)雖然有效果但不明顯，這主要是由于在負(fù)載轉(zhuǎn)矩較大時，電機的轉(zhuǎn)速響應(yīng)主要受電機自身的影響，參數(shù)的優(yōu)化已變成次要因素。

圖7　50 N·m時傳統(tǒng)PI控制轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

圖8　50 N·m時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

4　結(jié)　語

本文在分析矢量控制理論的基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)的異步電動機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制方法進行了改進，將轉(zhuǎn)速PI的兩個參數(shù)選為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以輸出值和期望值的差值和所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的實際值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，從而獲得PI的最佳參數(shù)。這種方法克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制需要調(diào)整的權(quán)值多、計算量大的不足，在負(fù)載轉(zhuǎn)矩不大時，能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)，且超調(diào)量和抗干擾能力均優(yōu)于傳統(tǒng)的PI控制。

[1]陳伯時，陳敏遜.交流調(diào)速系統(tǒng)[M].3版.北京：機械工業(yè)出版社，2013：119-126.

[2]曾喆昭．神經(jīng)計算原理及應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2012：199-205.

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[5]陳伯時.電氣傳動控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)器的工程設(shè)計方法[M]//電力電子與電力傳動自動化：陳伯時教授文集．北京：機械工業(yè)出版社，2008：40-61.

(編輯：史海英)

The Self-tuning Method of Asynchronous Motor PI Adjuster Parameters Based on Neural Network

KANG Shaohua1, JIANG Linfei2, ZHANG Jun2

(1．Military Logistics Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China；2．Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

Considering that traditional PI adjuster in asynchronous motor vector control system is poor at adaptation and cannot be adaptively adjusted, this paper proposes the online tuning control strategic of asynchronous motor PI adjuster parameters based on neural network. The experiments show that the control adopted is feasible and has a good speed response on a sudden load torque change, which enhances the system robustness.

asynchronous motor; vector control; neural network; PI adjuster

2015-12-21；

2016-01-14．

康少華(1959—)，女，教授．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2016.05.009

TM301．2

A

1674-2192(2016)05- 0036- 04