《電子技術(shù)應(yīng)用》
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無刷直流電機的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制研究
來源:微型機與應(yīng)用2012年第9期
王 斌,楊旭瑋,余茂全
(合肥工業(yè)大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院,安徽 合肥 230009)
摘要: 針對傳統(tǒng)PID控制器在無刷直流電機控制時的魯棒性差、精度低等缺點,在分析BLDCM數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計了RFBNN自適應(yīng)PID控制器應(yīng)用于無刷直流電機控制系統(tǒng)。通過Matlab/Simulink環(huán)境下的仿真實驗表明,與傳統(tǒng)的PID控制方法相比,該方法大大改善了系統(tǒng)的動態(tài)特性,減小了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力,滿足了系統(tǒng)的控制性能要求。
Abstract:
Key words :

摘  要: 針對傳統(tǒng)PID控制器在無刷直流電機控制時的魯棒性差、精度低等缺點,在分析BLDCM數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計了RFBNN自適應(yīng)PID控制器應(yīng)用于無刷直流電機控制系統(tǒng)。通過Matlab/Simulink環(huán)境下的仿真實驗表明,與傳統(tǒng)的PID控制方法相比,該方法大大改善了系統(tǒng)的動態(tài)特性,減小了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力,滿足了系統(tǒng)的控制性能要求。
關(guān)鍵詞: 無刷直流電機;自適應(yīng)控制;Matlab/Simulink

 無刷直流電機BLDCM(Brushless DC Motor)體積小、重量輕、效率高,在性能上保持了普通直流電動機的優(yōu)點,且克服了有刷直流電機機械換向帶來的一系列缺點,因此在國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域[1]得到廣泛應(yīng)用。
傳統(tǒng)PID控制原理簡單、使用方便,但依賴于被控對象精確的數(shù)學(xué)模型,對于無刷直流電機的多變量、非線性時變、強耦合的系統(tǒng)[2]難以達到很好的控制效果。本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法應(yīng)用于PID控制中,能夠有效克服傳統(tǒng)PID控制器在被控對象具有非線性、時變不確定性和難以建立精確的數(shù)學(xué)模型時出現(xiàn)的參數(shù)整定不良和性能欠缺等缺陷,具有強魯棒性和好的自適應(yīng)性,使控制器適應(yīng)被控對象參數(shù)的任何變化,能達到很好的控制效果。
1 BLDCM的數(shù)學(xué)模型
 無刷直流電機[3-4]可以看作是一臺用電子換相裝置取代機械換相的直流電動機,它由電動機本體、驅(qū)動控制電路和轉(zhuǎn)子位置檢測器等主要部分構(gòu)成,其原理框圖如圖1所示。

 無刷直流電機采用兩兩導(dǎo)通的三相六狀態(tài)的通電方式,為簡化模型的建立和分析,作如下假設(shè):
 (1)磁路不飽和,不計渦流和磁滯損耗。
?。?)忽略齒槽效應(yīng),三相對稱的星形繞組均勻分布于光滑定子內(nèi)表面。
 (3)不考慮電樞反應(yīng),氣隙磁場分布近似梯形波,平頂寬度近似120°電角度。
?。?)轉(zhuǎn)子上沒有阻尼繞組,永磁體不起阻尼作用。
 則三相電壓平衡方程為:


2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
 RBF網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱含層和輸出層組成。從輸入層到隱含層的變換函數(shù)的映射為非線性,從隱含層到輸出層的映射為線性,可通過調(diào)整權(quán)系數(shù)來改變網(wǎng)絡(luò)的輸出,從而加快學(xué)習(xí)速度,避免局部極小值的問題。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

 

 



    從圖4、圖5可以看出,本文設(shè)計的基于RBFNN自適應(yīng)PID控制方法,不僅使無刷直流電機調(diào)速系統(tǒng)的響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、控制精度高,且對外界干擾波動很小,自適應(yīng)能力很強,穩(wěn)定性能好。

    針對無刷直流電機轉(zhuǎn)速控制中的高度非線性時變性、多變量難以控制的問題,本文提出了基于RBFNN自適應(yīng)PID控制的方法。該方法充分利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力強,實時性好,輸出誤差小等優(yōu)點,實時地調(diào)整PID控制參數(shù)以實現(xiàn)最優(yōu)控制。Matlab仿真結(jié)果表明,該控制方法不僅使系統(tǒng)達到了較好的動靜態(tài)特性,而且在突加負(fù)載情況,控制器仍能保持較好的控制效果,使系統(tǒng)具有便強的自適應(yīng)能力。
參考文獻
[1] FURUHASHI T. A position-and-velocity sensorless control for brushless DC motors using an adaptive sliding mode observer[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1992,39(2):89-95.
[2] PILLAY P, MODELING K R. Simulation and analysis of permanent magnet motor drives[J]. IEEE Transactions on Industry Applications,1989,25(2):265-273.
[3] 高瑾,胡育文,黃文新.基于反電勢形狀函數(shù)法的無刷直流電動機直接轉(zhuǎn)矩控制[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報,2007,39(4):417-422.
[4] 張?。绷鳠o刷電動機原理及應(yīng)用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2004.
[5] 林嘉宇,劉熒.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降訓(xùn)練方法的學(xué)習(xí)步長優(yōu)化[J].信號處理,2002,18(1):43-48.
[6] 劉海珊,陳宇晨.無刷直流電機PID控制系統(tǒng)仿真及實驗研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2009,21(16):5157-5160.

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