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帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制

2017-04-13 14:49:05 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
核心提示:  永磁同步電機(jī)( PMSM )具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動小、轉(zhuǎn)矩 慣量比大、效率高等優(yōu)點(diǎn),在中小容量的伺服系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用  永磁同步電機(jī)( PMSM )具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動小、轉(zhuǎn)矩 慣量
核心提示:  永磁同步電機(jī)( PMSM )具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動小、轉(zhuǎn)矩/慣量比大、效率高等優(yōu)點(diǎn),在中小容量的伺服系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用
  永磁同步電機(jī)( PMSM )具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動小、轉(zhuǎn)矩/慣量比大、效率高等優(yōu)點(diǎn),在中小容量的伺服系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。由于伺服系統(tǒng)運(yùn)行情況比較復(fù)雜, PMSM本身又是一個多變量、非線性、強(qiáng)耦合的系統(tǒng),因此一般控制器都采用PI控制器,容易受電機(jī)參數(shù)變化和負(fù)載擾動等不確定性的影響,而且動態(tài)響應(yīng)和抗擾能力不能很好地兼顧。為了克服PI控制器的不足,多種消除不確定性影響的控制策略已相繼提出[ 1~5].然而,這些策略基本上是按著線性設(shè)計(jì)模型得到的。實(shí)際上電磁轉(zhuǎn)矩中不可避免地包含有紋波轉(zhuǎn)矩和齒槽轉(zhuǎn)矩等脈動轉(zhuǎn)矩,加之負(fù)載轉(zhuǎn)矩的不確定性,轉(zhuǎn)矩中存在大量的非線性和不確定性,有時會引起控制品質(zhì)嚴(yán)重下降,因而魯綏化人,教授,博士生導(dǎo)師,從事智能控制、多變量控制及其在交流傳動中的應(yīng)用等研究。
  棒性得不到保證。本文把脈動轉(zhuǎn)矩和負(fù)載轉(zhuǎn)矩合視為可測干擾,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)的極點(diǎn)配置自校正前饋控制( PPST FC)策略。
  極點(diǎn)配置自校正前饋控制將前饋和反饋結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)的自適應(yīng)極點(diǎn)配置,但它本身根本無法解決干擾的測量問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的手段在系統(tǒng)辨識和控制中已有廣泛應(yīng)用,且已應(yīng)用于交流傳動領(lǐng)域[ 6, 7].本文利用一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器,以文獻(xiàn)[ 8]中所提出的方法對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了快速訓(xùn)練。
  2矢量控制的PMSM永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型為式中, u和u分別為d和q軸定子電壓, i和i分別為d和q軸定子電流,和分別為d和q軸定子磁和L分別為定子繞組的d和q軸電感, R為定子電阻,為電角速度, p為微分符號, L為定、轉(zhuǎn)子間的d軸互感, I為永磁體的等效d軸勵磁電流,P為極對數(shù), T為電磁轉(zhuǎn)矩, T為負(fù)載轉(zhuǎn)矩, J為轉(zhuǎn)動慣量, B為阻尼系數(shù),為轉(zhuǎn)子角速度。
  永磁同步電機(jī)控制的基本原理是矢量控制,如果i = 0, d軸定子磁鏈不變,而永磁同步電機(jī)中和I為常數(shù),所以電磁轉(zhuǎn)矩T與i成比例,即把式( 8)代入式( 7)可得頻域模型加入零階保持器,對式( 9)進(jìn)行z變換,得離散化方程為其中3帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器的PMSM極點(diǎn)配置自校正前饋控制3. 1極點(diǎn)配置自校正前饋控制器將式( 10)表示為( k)為輸入,控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示,借鑒常規(guī)極點(diǎn)配置的設(shè)計(jì)方法[ 9],可設(shè)控制器方程為將式( 12)中的u( k)代入式( 11) ,得到給定穩(wěn)定的期望閉環(huán)極點(diǎn)多項(xiàng)式T ( z) ,得到極點(diǎn)配置方程)互質(zhì),式( 14)有唯一解。
  對多項(xiàng)式D ( z)的選擇方法與常規(guī)線性對象設(shè)計(jì)時一樣。為了有效地消除靜差,在控制器中加入積分器,于是D( z)滿足由于PM SM參數(shù)和負(fù)載擾動的變化,對象模型控制與決策的參數(shù)會發(fā)生變化,采用顯式算法先辨識過程模型參數(shù),再求控制律。應(yīng)用具有遺忘因子的遞推最小二乘算法估計(jì)參數(shù)式中3. 2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器PM SM的電磁轉(zhuǎn)矩中實(shí)際上還包含有由反電勢或定子電流諧波引起的紋波轉(zhuǎn)矩以及由定子鐵心與轉(zhuǎn)子磁場相互作用(亦稱齒槽效應(yīng))引起的齒槽轉(zhuǎn)矩。其中紋波轉(zhuǎn)矩與定子電流和轉(zhuǎn)子位置有關(guān),齒槽轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)子位置有關(guān),且其中的關(guān)系非常復(fù)雜,難以精確表示。另外,負(fù)載轉(zhuǎn)矩本身存在大量的非線性和不確定性。所以PM SM簡化模型中的T準(zhǔn)確計(jì)算。為此,根據(jù)實(shí)際中主要負(fù)載轉(zhuǎn)矩基本可知的情況,對實(shí)際系統(tǒng)可已知的負(fù)載轉(zhuǎn)矩直接引入,設(shè)為T( k) 而對于不確定的部分加上電磁轉(zhuǎn)矩中的紋波轉(zhuǎn)矩和齒槽轉(zhuǎn)矩等脈動轉(zhuǎn)矩,采用一遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練得到,設(shè)為f( k)。因?yàn)檫f歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接辨識黑箱系統(tǒng)(參見圖1) ,有綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩為這里采用文獻(xiàn)[ 9]中所用的對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及快速訓(xùn)練算法。
  帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器的PM SM極點(diǎn)配置自校正前饋控制的步驟如下:1)確定期望的極點(diǎn)多項(xiàng)式T ( z 2)測取對象的輸出y( k) ,確定T( k) ,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求f 3)對式( 17)進(jìn)行模型辨識4)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線辨識4實(shí)驗(yàn)仿真采用美國科爾摩根公司的PM SM矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn), PM SM參數(shù)。用一臺直流電機(jī)提供確定的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。在永磁同步電機(jī)上安裝變慣量機(jī)械裝置,通過其上安放不同的鐵盤來改變轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量和阻尼系數(shù)。
  實(shí)驗(yàn)中速度給定為700 r min 1,開始外部負(fù)載轉(zhuǎn)矩T = 0,在1 s時加入3 N m的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。對3種情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn): 1)額定情況 2)增大J約5倍, B不變 3)增大B約5倍, J不變。為比較效果,應(yīng)用傳統(tǒng)的PI速度控制器也進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器先針對額定空載情況進(jìn)行了離線訓(xùn)練。取在線訓(xùn)練步數(shù)為5,遺忘因子= 0. 99.圖2為PI控制的結(jié)果,圖3( a)和( b)分別為把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩作為T( k)的控制結(jié)果,通過對比可看出所提出控制策略的有效性。
  測器的PPSTFC的響應(yīng)結(jié)果( a)把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為f( k)的結(jié)果( b)把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為T( k)的結(jié)果李鴻儒等:帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制5結(jié)語本文提出一種帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器的永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制策略。由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器,從而把綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為可測干擾,實(shí)現(xiàn)了永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制,對參數(shù)變化和負(fù)載擾動等不確定性進(jìn)行了有效的前饋補(bǔ)償。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真證明所提出的控制策略具有較強(qiáng)的魯棒性,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的控制策略。
  盡管采用了快速的訓(xùn)練方法,限于方法的局限以及微機(jī)的計(jì)算速度,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器的在線訓(xùn)練無法達(dá)到最優(yōu)。文中把已知的負(fù)載轉(zhuǎn)矩直接引入,而對于不確定的部分采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練得到的方法非常實(shí)用有效,實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果充分說明了負(fù)載轉(zhuǎn)矩的直接引入控制效果最佳。
 
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責(zé)任編輯:電小二

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