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动态模糊神经网络在DTC系统中的应用

沈阳农业大学学报,2010-04,41(2):244-246

Journal of Shenyang Agricultural University,2010-04,41(2):244-246

动态模糊神经网络在DTC系统中的应用

王桂英,刘玥彤

(沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110866)

摘要:基于DTC系统中的变参数非线性关系,提出了一种适应于异步电机的直接转矩控制的自适应模糊神经控制方法,同时在Simulink环境下对系统分别采用两种不同的PI速度调节器进行了仿真和比较,该方法具有响应快、超调量小等特点,通过仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词:动态模糊神经网络;DTC;Simulink;PI速度调节器

中图分类号:TP183文献标识码:A文章编号:1000-1700(2010)02-0244-03

Application of Dynamic Fuzzy Neural Network in DTC System

WANG Gui-ying,LIU Yue-tong

(College of Information and Electric Engineering,Shenyang Agricultural University,Shenyang110866,China)

Abstract:Basted on non-linear relationship of element variable in DTC system,this paper presented a self-adapting fuzzy neural control,which could be suitable to direct torque control of asynchronous motor.In the condition of Simulink,two different PI velocity regulators were adopted to emulate and compare the system.The results of emulation showed that the PI velocity regulator of dynamic fuzzy neural control has the characteristics of responding sensitively and small over-regulation value.

Key words:dynamic fuzzy neural network;DTC;Simulink;PI velocity regulator

直接转矩控制(direct torque control)方法是1985年由德国鲁尔大学的Depen-brock教授首次提出的,它是继矢量控制技术之后发展起来的一种新型交流变频调速技术,与矢量控制技术相比,直接转矩控制摒弃了解耦控制的思想,由于异步电机是一个高阶、多变量非线性系统,基于电机数学模型的直接转矩控制仍然受到电机参数变化的影响。为了解决控制器过分依赖于被控对象参数的缺点,本研究在电机的速度控制中引入模糊控制理论,模糊控制具有不依赖于被控对象精确数学模型,便于利用专家经验,适应性、鲁棒性强的特点,能够很好的克服调速系统模型和环境参数的变化。但是单纯的模糊控制又具有存在稳态误差以及稳态时容易抖动的缺点,为了解决此问题,本研究引入模糊控制理论在线整定PI控制器的参数。

1动态模糊神经网络控制结构及原理

本研究采用的动态模糊神经网络的结构图如图1,本质是一个基于TSK模型的模糊系统,在图1中,x1,x2是输入的语言变量,y是系统的输出,w j是第j个规则的结果参数或者连接权,u指系统总的规则数。第1层称为输入层,每个节点分别表示一个输入的语言变量。第2层称为隶属函数,每个节点分别代表一个隶属函数。第3层称为T-范数层,每个节点分别代表一个可能的模糊规则中的IF-部分。第4层为归一化层。第5层为输出层,该层中的每个节点分别表示一个输出变量,该输出是所有信号的叠加。

一个基于神经网络的动态模糊控制系统如图2,图中虚线框中的4个部分构成了系统的控制器,主要包括1个分类器,2个判断机构和1个模糊控制器。

2仿真结果分析

为了解决模糊控制系统中规则数太多,速度调节器的增益和所有隶属函数的形状和宽度必须不断地改变。自适应模糊神经推理系统的控制器将模糊逻辑控制和人工神经网络结合起来,根据电磁转矩误差和定子磁链误差以及定子磁链角计算出一个参考电压,使转矩和磁链在一个固定的时间周期内分别达到它们的给定值。

收稿日期:2010-01-12

作者简介:王桂英(1963-),女,沈阳农业大学教授,博士,从事电机的软启动研究。

第2期图2神经自适应模糊控制系统框图

Figure 2Neural adaptive fuzzy control system block diagram

之后空间矢量调制法根据这个电压矢量得到逆变器的开关状态。在基于模糊神经控制的感应电动机直接转矩控制驱动系统中,使用可变增益的速度控制器可使电动机在没有超调的情况下很快地达到它的速度给定值,对负载扰动的鲁棒性很强,也能很好地解决电机中某些参数的变化问题。但总的来说,模糊神经直接转矩控制系统可通过使用高速的处理器来成功的实现,其结果是令人满意的。改进的系统能满足高的动态性能和稳态性能的要求。

为了证明神经网络模糊PI 自适应控制器对直接转矩控制系统的控制效果,在MATLAB6.5的SIMULINK 平台上建立一个三相异步电动机的直接转矩控制模型分别采用经典的PI 控制器和模糊神经网络PI 自适应控制器对直接转矩控制系统进行仿真实验。仿真所用电机参数p =1.5kW ,Rs =0.380Ω,R =0.76Ω,Ls :L=0.0015H ,P =

2.2kW ,J =0.015kg ·m 2,L =0.0683H 。图3和图4分别为采用经典PI 控制器阶跃响应的输出波形和模糊神经网络

PI 自适应控制器阶跃响应的输出波形和定子磁链轨迹。

由图3和图4仿真波形可知,采用动态模糊神经网络控制的PI 控制器相对于传统控制方案,转矩脉动明显减小,磁链轨迹更平滑,畸变程度明显变小,轨迹更趋向于圆形,动态响应和收敛速度更快,系统的稳态性能得到了明显的提高。

图1动态模糊神经网络结构图

Figure 1Dynamic fuzzy neural network

王桂英等:动态模糊神经网络在DTC 系统中的应用245··

第41卷

沈阳农业大学学报图4定子磁链轨迹图

Figure 4Stator flux locus diagram

3结论

本研究针对传统的PI 控制方法存在的问题,提出了基于神经网络和模糊逻辑的直接转矩PI 速度调节方法。仿真分析与实验结果表明,该方法的使用有效地降低了系统的转矩脉动、磁链脉动等,系统具有优良的速度、转矩响应特性以及较强的鲁棒性和控制性能,从而为PMSM DTC 系统的研究提供一种新的思路和方法,具有良好的应用前景。仿真结果验证了本试验采用的动态模糊神经网络算法的有效性。

参考文献:

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23-26.

[2]曹承志,王楠.智能技术[M].北京:清华大学出版社,2004.

[3]张新良.非线性系统神经网络辨识与控制的研究[D].南京:南京航空航天大学,2004.

[4]乔维德.基于改进PSO-BP 神经网络的短期电力负荷预测研究[J].继电器,2007,35(17):17-21.

[5]乔维德.遗传模糊神经网络在交流伺服系统中的应用[J].江苏电器,2007,27(2):29-31.

[责任编辑亓国]图3转矩脉动图

Figure 3Torque ripple diagram

转矩T o r q u e /N m

转矩T o r q u e /N m 时间Time/s

时间Time/s a.经典PI 控制器PI controuer b.模糊神经网络PI 控制器

Fuzzy neural netank PI controller

转矩T o r q u e /N m 转矩T o r q u e /N m

时间Time/s

a.经典PI 控制器

PI controuer 时间Time/s b.模糊神经网络PI 控制器Fuzzy neural netank PI controller

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