PMLSM智能控制伺服系統(tǒng)的仿真研究

朱鵬濤，譚會生, ，肖望勇，張發(fā)明,

(湖南工業(yè)大學(xué) a. 電氣與信息工程學(xué)院；b. 交通工程學(xué)院；c. 理學(xué)院，湖南 株洲 412007)

永磁直線同步電機(jī)(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)以其響應(yīng)速度快、傳遞效率高、可控精度高和工作安全性能可靠等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛地應(yīng)用于高速度、高加速度和高精度的控制領(lǐng)域，成為近年來國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)與前沿[1-6]﹒但PMLSM 具有功率因數(shù)低、非線性、時變不確定、結(jié)構(gòu)復(fù)雜和邊端效應(yīng)等缺點(diǎn)，由于其時變性難以建立精準(zhǔn)的PMLSM 數(shù)學(xué)模型，所以PMLSM 伺服系統(tǒng)想獲得較好的控制性能較難實(shí)現(xiàn)[1-3]﹒模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑?？刂频戎悄芸刂品椒殚_發(fā)高性能的PMLSM 伺服控制系統(tǒng)開辟了新的道路[1-2,4-6]﹒但是，模糊控制缺乏自適應(yīng)性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法存在訓(xùn)練樣本過度擬合等問題，難以滿足被控系統(tǒng)的實(shí)時性要求﹒為了克服采用單一模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等PMLSM 智能控制算法的不足，研究一種將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑?？刂坪妥赃m應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)合在一起的PMLSM智能補(bǔ)償滑?？刂扑惴?，以提高PMLSM 伺服控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和魯棒性﹒

1 PMLSM 伺服系統(tǒng)控制原理

PMLSM 伺服控制系統(tǒng)是集合了電流控制環(huán)、速度控制環(huán)和位移控制環(huán)的三閉環(huán)控制系統(tǒng)﹒首先，將給定位置信息與霍爾位置傳感器采集到的 PMLSM 初級位置信息進(jìn)行比較，并傳送到位置控制器，形成位置閉環(huán)控制反饋；其次，將位置控制器變換得到的速度與位置信息經(jīng)濾波求導(dǎo)得到的反饋速度進(jìn)行比較，其差值送入速度控制器中，形成速度閉環(huán)反饋；進(jìn)一步將位置傳感器獲得的位移數(shù)據(jù)通過相關(guān)算法形成坐標(biāo)變換的電角度，且將速度控制器所得交軸電流輸入電流控制器進(jìn)行電流補(bǔ)償，抑制推力波動；再將三相交流電經(jīng)過坐標(biāo)變換后與輸入電流進(jìn)行比較，其差值送入電流控制器，形成內(nèi)環(huán)電流反饋；最后，將電流控制器輸出的電流進(jìn)行一系列坐標(biāo)變換和計算，形成PWM 信號并控制逆變器后得到三相交流電流控制PMLSM[1]﹒PMLSM伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1 所示﹒

圖1 PMLSM 伺服系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)

2 智能補(bǔ)償滑?？刂葡到y(tǒng)數(shù)學(xué)模型

系統(tǒng)中的RBFN 估計器用于在線估計集總不確定度H，它是由L 個傳感單元組成的RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可劃分為輸入層、隱含層和輸出層﹒在RBFN 中，為減少FPGA 的計算量，每層節(jié)點(diǎn)的傳感器函數(shù)均選擇三角函數(shù)﹒RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其隱含層的三角隸屬函數(shù)如圖3 所示﹒

圖2 基于ICSMC 算法的PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)

圖3 RBFB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成及其隱含層的隸屬函數(shù)

在RBFN 輸出層，使用權(quán)重和的方法來計算RBFN 的輸出，其輸出可表示為

3 ICSMC 系統(tǒng)仿真模型

利用Matlab/Simulink R2018a 對智能控制伺服系統(tǒng)ICSMC 進(jìn)行數(shù)學(xué)建模﹒建模使用自頂向下分解系統(tǒng)/模塊和自底向上分層構(gòu)建模塊/系統(tǒng)的方法，以Simulink 模塊為主、自建S 函數(shù)封裝而成的模塊為輔，通過原理圖的形式構(gòu)建各層次的模塊/系統(tǒng)﹒

圖4 為PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)仿真的總體組成結(jié)構(gòu)，它包括ICSMC 系統(tǒng)和PMLSM 驅(qū)動系統(tǒng)子模塊﹒圖5為ICSMC系統(tǒng)仿真的內(nèi)部模塊組成結(jié)構(gòu)，它主要包括滑模面產(chǎn)生器、RBFN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ICSMC 控制律﹒仿真模型的主要參數(shù)如下：A_n=?42.250 398 724 082 93，B_n=0.006 27，M=0.125 4，K_f=20，α =2，λ=8﹒

圖4 PMLSM 智能控制伺服系統(tǒng)總體仿真結(jié)構(gòu)

圖5 ICSMC 系統(tǒng)仿真的內(nèi)部模塊結(jié)構(gòu)

4 ICSMC 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析

當(dāng)給定位移期望軌跡dm分別為正弦信號和梯形波信號時，ICSMC 位移軌跡跟蹤如圖6～圖7所示﹒從圖6～圖7 可以看出，實(shí)際跟蹤位移軌跡d 與給定位移期望軌跡dm幾乎重合，具有非常好的跟蹤效果﹒ICSMC的控制電壓輸出如圖8～圖9所示﹒從圖8～圖9 可看出，控制電壓u 經(jīng)過不到2 個時鐘周期的波動便達(dá)到了穩(wěn)定狀態(tài)﹒ICSMC位移跟蹤軌跡誤差如圖10～圖11 所示﹒從圖10～圖11 可以看出，位移跟蹤軌跡誤差e 也經(jīng)過不到2 個時鐘周期的波動便達(dá)到了穩(wěn)定的狀態(tài)﹒位移跟蹤軌跡誤差從開始的波動狀態(tài)到穩(wěn)定狀態(tài)，在輸入正弦波形時，其波動幅度在4%左右；而輸入梯形波形時，其波動幅度在5%左右﹒

綜合以上仿真分析結(jié)果可知，對于周期性正弦期望軌跡和梯形期望軌跡的跟蹤，ICSMC 智能控制伺服系統(tǒng)具有響應(yīng)速度快、基本無超調(diào)和抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)，并具有良好的動態(tài)性能和較強(qiáng)的魯棒性﹒

圖6 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖7 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

圖8 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖9 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

圖10 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖11 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

5 結(jié)論

為提高PMLSM 伺服驅(qū)動系統(tǒng)控制性能，給出了一種將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑模控制和自適應(yīng)學(xué)習(xí)相結(jié)合的智能補(bǔ)償滑?？刂扑惴ǎ⒘嘶谠撍惴ǖ闹悄苎a(bǔ)償滑?？刂葡到y(tǒng)(ICSMC)模型，實(shí)現(xiàn)了對PMLSM 伺服驅(qū)動系統(tǒng)動子跟蹤周期參考軌跡的高性能控制﹒在Matlab/Simulink軟件環(huán)境下的仿真結(jié)果表明，ICSMC 系統(tǒng)響應(yīng)速度快、基本無超調(diào)、抗干擾能力強(qiáng)，且具有良好的動態(tài)性能和較強(qiáng)的魯棒性﹒