基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應(yīng)電動機直接轉(zhuǎn)矩控制研究
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摘要:概述了感應(yīng)電動機在直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)的控制規(guī)律。為提高感應(yīng)電動機在DTC方式下的低速性能,在對感應(yīng)電動機定子磁場定向控制進行了比較深入的分析后,提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理DTC復(fù)雜計算的控制策略。仿真和實驗結(jié)果表明,該方法能進一步改善感應(yīng)電動機DTC的性能。
關(guān)鍵詞:電動機;變頻;直接轉(zhuǎn)矩控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1 引言
DTC技術(shù)利用空間矢量、定子磁場定向的分析方法,直接在定子坐標系下分析異步電動機的數(shù)學(xué)模型,計算并控制電動機的磁鏈和轉(zhuǎn)矩。采用離散的兩點式調(diào)節(jié)器(Bang-Bang控制),將轉(zhuǎn)矩檢測值與轉(zhuǎn)矩給定值作比較,使轉(zhuǎn)矩波動限制在一定的容差范圍內(nèi),并產(chǎn)生PWM信號,直接對逆變器的開關(guān)狀態(tài)進行控制,這樣就獲得了高動態(tài)性能的轉(zhuǎn)矩輸出。其控制效果取決于轉(zhuǎn)矩的實際狀況,它無需將交流電動機與直流電動機作比較、等效、轉(zhuǎn)化,即不需要模仿直流電動機的控制。由于省掉了矢量變換方式的坐標變換與解耦,從而簡化了異步電動機數(shù)學(xué)模型,沒有通常的PWM信號發(fā)生器,因此其控制結(jié)構(gòu)簡單,控制信號處理的物理概念明確,系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)迅速且無超調(diào),是一種具有高靜態(tài)、動態(tài)性能的交流調(diào)速控制方式。
2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的DTC系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。
系統(tǒng)由速度給定值與轉(zhuǎn)子反饋的速度信號形成誤差信號,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制處理后獲得轉(zhuǎn)矩的給定值T*,轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器的輸入信號T*與轉(zhuǎn)矩反饋值T的信號差為ET。調(diào)節(jié)器的輸出信號是轉(zhuǎn)矩開關(guān)信號,磁鏈調(diào)節(jié)器采用施密特觸發(fā)器,容差±ε,通過磁鏈調(diào)節(jié)器的兩點式調(diào)節(jié),將磁鏈波動限定在±ε內(nèi),達到控制磁鏈的目的。開關(guān)狀態(tài)選擇單元采用離散的三點式調(diào)節(jié)方式。根據(jù)轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器、定子磁鏈調(diào)節(jié)器的輸出及定子磁鏈的扇區(qū)位置來選擇合理的逆變器開關(guān)狀態(tài),用以輸出合理的電壓空間矢量。系統(tǒng)以TMS320LF2407A型DSP為核心組成控制器,由整流器、電壓型逆變器構(gòu)成主回路。整個系統(tǒng)按功率電路板、DSP控制板、電源、保護電路及信號檢測電路等進行模塊化設(shè)計。
在該系統(tǒng)中,設(shè)置的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器的輸出作為電磁轉(zhuǎn)矩的給定信號,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器取代通常的PI調(diào)節(jié)器,設(shè)置轉(zhuǎn)矩控制內(nèi)環(huán)。它可以抑制磁鏈變化對轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)的影響,從而使轉(zhuǎn)速和磁鏈子系統(tǒng)實現(xiàn)了近似的解耦。
因為定子磁鏈可表示為兩相靜止坐標系下電流iα1,iβ1和電壓uα1,uβ1的非線性函數(shù)。電磁轉(zhuǎn)矩可轉(zhuǎn)換成兩相電流和磁鏈的非線性函數(shù)。感應(yīng)電動機在定子坐標系下的方程為:
由式(2)可得定子磁鏈模型結(jié)構(gòu)如圖2所示,在靜止兩相坐標系下電磁轉(zhuǎn)矩表達式為:
T=npLm(iβiα2-iα1iβ2) (3)
兩相靜止坐標系下的磁鏈方程為:
由式(6)得轉(zhuǎn)矩模型結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。
在DTC技術(shù)中,其基本控制方法就是通過電壓空間矢量us(t)來控制定子磁鏈的旋轉(zhuǎn)速度及定子磁鏈運行狀態(tài),以改變定子磁鏈的平均旋轉(zhuǎn)速度的大小,達到控制轉(zhuǎn)矩的目的。DTC系統(tǒng)的核心問題:①轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈反饋信號的計算模型;②如何根據(jù)兩個Bang-Bang控制器的輸出信號來選擇電壓空間矢量和逆變器的開關(guān)狀態(tài)。
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計
系統(tǒng)中應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制器兩部分構(gòu)成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)調(diào)節(jié)控制器的參數(shù),以期達到最佳的控制效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如圖4所示。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的電子學(xué)模型,一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本執(zhí)行要素是神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于神經(jīng)元的層數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識的掌握是通過對樣本的學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。通過學(xué)習(xí)大量的實例,網(wǎng)絡(luò)用嘗試錯誤的方法來不斷減小錯誤,修正權(quán)值,從而掌握蘊含于樣本的知識,網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值的調(diào)整記錄所學(xué)過樣本,并掌握輸入與輸出之間的關(guān)系。正是因為它的可任意逼近非線性模型特性,所以十分適用于交流調(diào)速系統(tǒng)的控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流調(diào)速控制系統(tǒng)中的應(yīng)用包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計。在傳統(tǒng)的數(shù)字PID控制方式下,采用的經(jīng)典算式為增量式PID算法:
u(k)=u(k-1)+△u(k)=u(k-1)+kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (7)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù),使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對應(yīng)于PID控制器3個可調(diào)整參數(shù)kp,ki,kd。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí),權(quán)系數(shù)調(diào)整,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對應(yīng)于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制器參數(shù)。
輸入層神經(jīng)元個數(shù)選為3,誤差量x1(k)=e(k),x2(k)反映誤差的累計效果,,x3(k)反映誤差變化快慢,x3(k)=e(k)-e(k-1)。輸出層的神經(jīng)元個數(shù)選為3,輸出節(jié)點分別對應(yīng)kp,ki,kd。由于該參數(shù)不能為負數(shù),所以輸出層神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)取非負的Sigmoid函數(shù)。隱藏層的神經(jīng)元個數(shù)可由經(jīng)驗公式q=(n+m)1/2+f確定,其個數(shù)選為4。
輸出層神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)。按梯度下降法修改網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),即按照e(k)對權(quán)系數(shù)的負梯度方向搜索調(diào)整,并附加一個使搜索快速收斂的全局極小慣性項。
4 實驗結(jié)果
實驗采用電機為三相鼠籠式異步電動機,測得磁通的α,β分量波形如圖5a所示,電機氣隙磁通軌跡如圖5b所示。
可見,電機的氣隙磁場分布更加均勻,進一步改善了電機控制的性能。將該系統(tǒng)應(yīng)用在礦山的牽引變頻電機上取得了良好的效果。
圖6為系統(tǒng)突增負載和突減負載運行時電流、轉(zhuǎn)速動態(tài)波形。可見,波形穩(wěn)定平滑,超調(diào)量約為0.8%,動態(tài)速降約為5 r·min-1,靜差率約為零。電機實現(xiàn)無靜差調(diào)節(jié)且方便實現(xiàn)可逆運行。
5 結(jié)論
感應(yīng)電動機的直接轉(zhuǎn)矩控制具有結(jié)構(gòu)簡單,控制信號處理的物理概念明確,系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)迅速且無超調(diào)等優(yōu)點,是一種具有高靜態(tài)、動態(tài)性能的交流調(diào)速控制方式。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和直接轉(zhuǎn)矩控制相結(jié)合,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,具有并行計算能力,縮短了計算時間,且控制算法不依賴或不完全依賴于對象模型,僅取決于系統(tǒng)的實際偏差及變化率,具有容錯能力,因而系統(tǒng)具有較強的魯棒性和對環(huán)境的適應(yīng)性,使進一步提高開關(guān)頻率成為可能,提高了系統(tǒng)的控制性能。