未来智库 > 神经网络论文 > 【基于HCMAC神经网络的PMSM控制系统】
    关键词:永磁同步电机;HCMAC;PID;数学模型
    中图分类号:TP183 文献标识码:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.01.007
    随着社会经济的快速发展,永磁同步电机在电动汽车等领域得到了广泛的应用。传统的PID控制系统虽然控制结构简单、设计方便,但已无法满足控制复杂非线性系统的要求。近年来,模糊控制与神经网络相结合的算法取得了良好的控制效果。但是,由于单一的控制方法具有一定的局限性,因此研究人员将神经网络与PID相结合、模糊控制与相PID结合,且取得了很好的研究成果。
    传统CMAC(比如Albus CMAC)的基函数常数为1,只能记忆静态信息,而且泛化能力差。CMAC感知野内的所有权系数对输出的贡献都一样。HCMAC的基函数为高斯函数,在感知野内权系数对输出的贡献是由感知野(超闭球)上的高斯基函数确定,离输入远的节点所对应的权系数对输出的贡献小,离输入近的节点所对应的权系数对输出的贡献大,使得HCMAC具有参数选择方便的优点。常规的CMAC(如C-L CMAC)采用超立方体的量化方法,量化过程十分烦琐,特别是当输入变量维数较高时,量化变得更加困难。HCMAC采用输入空间超闭球量化和感知方法,量化方法简单、学习速度很快,具有很强的学习和泛化能力。
    本文将HCMAC神经网络与PID控制相结合,利用传统的PID实现反馈控制,保持系统的稳定性,且抑制扰动,利用HCMAC神经网络控制器实现前馈控制,确保系统的控制响应速度在合理范围内,减小超调量,提高控制精度。
    1 HCMAC的结构和算法
    ③选取高斯基函数的参数σ和作用半径Rb,取σ=0.8,Rb=2.1,从而确定以网点为中心的超闭球。④根据HCMAC的输入,找出包含该点的超闭球,确定选择矩阵Sk,控制选择器的输出表达式为式(5)。⑤根据PID控制器的输出调整权系数的大小,调整公式为式(6)。其中,α=0.2,β=0.02;up为PID控制器的输出,即以PID控制器的输出作为调整HCMAC控制器权度系数的依据。⑥重复步骤④和⑤。
    4 仿真和对比研究
    4.1 PID控制
    仿真参数:采样周期ts=0.001 s,初始条件x(0)=0,设定转速为500 r/min。
    电机参数:定子电阻为0.9 Ω,额定感抗为0.003 5 h,转动惯量为0.014 kg・m2,摩擦因素为0.004 258N・m・s; kp为比例系数,取10,ki为积分系数,取5.PID控制的PMSM输出响应如图3所示。
    4.2 HCMAC与PID相结合控制
    仿真参数:采样周期ts=0.001 s,初始条件x(0)=0,θ(0)=0.2;量化级数N=12,σ=0.8,Rb=2.1,α=0.2,β=0.02,kp=12,ki=10.HCMAC与PID相结合控制PMSM的输出结果如图4所示。
    5 结论
    本文提出了一种HCMAC与PID相结合的PMSM控制方案。仿真研究表明,该方案具有可行性,且与传统方案相比,具有更高的控制性能指标。通过对永磁同步电机的控制,验证了该方案有较强的处理非线性和不稳定的能力,应用前景十分广阔。
    参考文献
    [1]Albus J S.Data storage in the cerebellar model articulation controller(CMAC)[J].Journal of Dynamic Systems,Measurement and Control,1975,97(3).
    [2]Ching-Tsan C,Chun-shin L.CMAC with general basis function[J].Neural Networks,1996,9(7).
    [3]段培永,邵惠鹤.一种CMAC 超闭球结构及其算法[J].自动化学报,1999,25(6).
    [4]段培永,邵惠鹤.基于广义基函数的CMAC 学习算法的改进及收敛性分析[J].自动化学报,1999,25(2).
    [5]忠霖自动控制原理的MATLAB实现[M].北京:国防工业出版社,2007.
    [6]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].第2 版.北京:北京电子工业出版社,2004.
    〔编辑:刘晓芳〕
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