無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，包括以下步驟：1）構造復合被控對象；2）采用神經(jīng)網(wǎng)絡構建復合被控對象的水平位移對象模型和水平位移逆控制模型、以及垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型；3）將水平位移逆控制模型和垂直位移逆控制模型串聯(lián)在復合被控對象之前，作為復合被控對象的兩路前饋控制器；4）在線實時調整水平位移對象模型、水平位移逆控制模型、垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)；5）構造水平位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器和垂直位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器，并將兩者共同構成神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器，控制復合被控對象。
【專利說明】無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，屬于特種電力傳動/驅動控制【技術領域】。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著磁懸浮技術、稀土永磁材料、控制理論、電力電子技術等快速發(fā)展，無軸承永磁同步電機及其相關技術得到了不斷發(fā)展與完善，在高速高精數(shù)控機床、航空航天、離心機、渦輪分子泵、生命科學、飛輪儲能等領域已顯現(xiàn)出重要的科研與應用價值，特別是無軸承永磁同步電機無需潤滑、無接觸磨損的優(yōu)點，使其在真空技術、無菌車間、純凈潔室、腐蝕性介質的傳輸?shù)忍厥鈭龊暇哂袕V泛的應用前景。然而這些特殊場合對無軸承永磁同步電機的徑向位置系統(tǒng)提出了更苛刻的要求，因為無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)性能的好壞是實現(xiàn)無軸承永磁同步電機高性能懸浮運行的首要條件。
[0003]傳統(tǒng)的無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)一般采用數(shù)字PID控制方法，因為數(shù)字PID控制方法是一種負反饋控制方法，應用于無軸承永磁同步電機徑向位置控制時，系統(tǒng)存在采樣時間延時，不可避免將會導致跟隨誤差，跟隨誤差又將造成徑向力控制的不及時，從而影響到無軸承永磁同步電機整個系統(tǒng)的控制精度；而且由于引入了反饋控制作用，還會導致系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定問題，因此需要采用先進的控制方法來實現(xiàn)無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)的高性能控制。
[0004]自適應逆控制方法的基本思想是利用對象的逆模型作為前饋控制器，驅動控制被控對象，使系統(tǒng)的輸入輸出映射關系為“ 1”，因此自適應逆控制方法具有很好的跟隨特性，而且系統(tǒng)輸出相應幾乎沒有超調；而且該方法還可以將對系統(tǒng)給定信號的跟隨控制與外部擾動控制相分離，互不影響。然而要實施自適應逆控制的關鍵之處是要準確獲得被控對象的數(shù)學模型及其逆模型，而無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)是一個多變量、非線性、強耦合的復雜系統(tǒng)，很難獲取其精確的數(shù)學模型，更談不上獲得其逆模型的精確模型，因此自適應逆方法的使用受到了一定局限。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自適應、以及對線性和非線性函數(shù)的逼近能力，因此將神經(jīng)網(wǎng)絡與自適應逆控制方法相結合，提出神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制方法，可以克服常規(guī)自適應逆控制方法所要求的具有被控對象精確數(shù)學模型及其逆模型的難題，實現(xiàn)對無軸承永磁同步電機徑向位置這一非線性復雜時變系統(tǒng)的高性能控制。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明的目的是為了克服無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)現(xiàn)有控制方法的不足，提出一種可以有效抑制系統(tǒng)建模誤差與擾動噪聲的無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法。
[0006]本發(fā)明采用的技術方案是:
[0007]無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，依次采用如下步驟:
[0008]I)將力到電流變換模塊、電流調節(jié)模塊、擴展逆變器模塊、無軸承永磁同步電機本體、電流檢測變換模塊、角度檢測計算模塊、負載、以及徑向位移檢測模塊作為一個整體組成復合被控對象；其中，力/電流變換模塊的輸出減去電流檢測變換模塊的輸出作為電流調節(jié)模塊的輸入，電流調節(jié)模塊的輸出為擴展逆變器模塊的輸入，擴展逆變器模塊的輸出同時作為無軸承永磁同步電機本體和電流檢測變換模塊的輸入；無軸承永磁同步電機本體通過機械連軸器與負載連接在一起，并由角度檢測計算模塊獲得其轉角信息；徑向位移檢測模塊檢測無軸承永磁同步電機本體的徑向水平位移X和徑向垂直位移y ;復合被控對象的輸入分別為給定水平和垂直方向的徑向力廠和<，輸出分別為對應的徑向水平位移X和徑向垂直位移I ；
[0009]2)采用神經(jīng)網(wǎng)絡構建復合被控對象的水平位移對象模型和水平位移逆控制模型、以及垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型，并分別離線確定水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k)、水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k)、垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl (k)、垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2GO ;其中k為當前的采樣時刻；
[0010]3)將水平位移逆控制模型串聯(lián)在復合被控對象之前，作為復合被控對象的一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的水平位移給定信號x*(k)和水平徑向力給定信號芝;將垂直位移逆控制模型串聯(lián)在復合被控對象之前，作為復合被控對象的另一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的垂直位移給定信號y*(k)和垂直徑向力給定信號< ；
[0011]4)將水平位移逆控制模型和垂直位移逆控制模型的輸出信號F和F —起驅動復合被控對象；同時，將水平位移逆控制模型的輸出信號<驅動水平位移對象模型，將垂直位移逆控制模型的輸出信號F驅動垂直位移對象模型；將復合被控對象的水平位移輸出x(k)減去水平位移對象模型的輸出琳)，得到誤差信息eTl (々) =雄)-1⑷，用該誤差信息在線實時調整水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k);將復合被控對象的水平位移輸出x(k)減去水平位移給定輸入x*(k)，得到誤差信息ex2(k)=X(k)_X*(k)，用該誤差信息在線實時調整水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k);將復合被控對象的垂直位移輸出y(k)減去垂直位移對象模型的輸出>'從)，得到誤差信息KU，用該誤差信息在線實時調整垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl(k);將復合被控對象的垂直位移輸出y(k)減去垂直位移給定輸入y*(k)，得到誤差信息ey2(k)=y(k)-/(k)，用該誤差信息在線實時調整垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2 (k)；
[0012]5)將水平位移對象模型和水平位移逆控制模型相結合構成水平位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器；將垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型相結合構成垂直位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器；最后由水平位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器和垂直位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器作為一個整體構成神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器，對復合被控對象進行高性能控制。
[0013]本發(fā)明的有益效果是:
[0014]1、本發(fā)明所設計的無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器，克服了傳統(tǒng)PID控制器在無軸承永磁同步電機控制系統(tǒng)應用中存在控制精度不高和跟隨誤差大等缺陷，很好地解決了因反饋控制帶來的系統(tǒng)不穩(wěn)定問題，而且可以將無軸承永磁同步電機徑向位置系統(tǒng)的動態(tài)懸浮性能控制與負載干擾控制獨立開來，互不影響。[0015]2、本發(fā)明所述無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，利用具有自學習能力的神經(jīng)網(wǎng)絡來辨識被控對象的模型及其逆模型，解決了常規(guī)自適應逆控制方法求取被控對象模型及其逆模型的難題，同時還可以克服無軸承永磁同步電機系統(tǒng)參數(shù)變化、負載突變等不確定因素對系統(tǒng)性能的影響，具有更好的魯棒性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1是本發(fā)明復合被控對象的結構示意圖。
[0017]圖2是無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器的原理框圖。【具體實施方式】
[0018]本發(fā)明具體的實施分以下9步:
[0019]1、如圖1所示，將電流調節(jié)器21與Park逆變換模塊22串聯(lián)構成電流調節(jié)模塊2 ;將脈沖寬度調制(簡稱為PWM)模塊31與電壓源型逆變器32串聯(lián)構成擴展逆變器模塊3，其中脈沖寬度調制模塊31輸出六路PWM信號驅動電壓源型逆變器32 ;將電流傳感器51電流接口電路52、Clark變換模塊53與Park變換模塊54相串聯(lián)構成電流檢測變換模塊5 ;將由光電編碼盤61、光電隔離電路62與角度計算部分63串聯(lián)構成角度檢測計算模塊6，其輸入來自無軸承永磁同步電機本體4的轉軸信息,輸出為轉子角度0，該角度信號同時輸給Park逆變換模塊22與Park變換模塊54，提供坐標變換時的角度信息；將電渦流位移傳感器81與位移接口電路82串聯(lián)構成徑向位移檢測模塊8 ；
[0020]2、如圖1所示，將力/電流變換模塊1、電流調節(jié)模塊2、擴展逆變器模塊3、無軸承永磁同步電機本體4、電流檢測變換模塊5、角度檢測計算模塊6、負載7、以及徑向位移檢測模塊8作為一個整體組成復合被控對象9 ;其中，力/電流變換模塊I的輸出減去電流檢測變換模塊5的輸出作為電流調節(jié)模塊2的輸入，電流調節(jié)模塊2的輸出為擴展逆變器模塊3的輸入，擴展逆變器模塊3的輸出同時作為無軸承永磁同步電機本體4和電流檢測變換模塊5的輸入；無軸承永磁同步電機本體4通過機械連軸器與負載7連接在一起，并由角度檢測計算模塊6獲得其轉角信息；徑向位移檢測模塊8檢測無軸承永磁同步電機本體4的徑向位移X和y ;復合被控對象9的輸入分別為給定水平和垂直方向的徑向力<和<，輸出分別為對應的徑向位移X和y ;
[0021]3、將水平徑向力給定信號<和垂直徑向力給定信號<施加給復合被控對象9，采集復合被控對象9不同時刻的水平位移輸入信號Fx (k)、Fx (k-1)，及水平位移輸出信號X (k-1)、x(k-2)、x(k-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象9k時刻水平位移輸出信號x(k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定水平位移對象模型101的權值參數(shù)Wxl (k);采集復合被控對象9k-l時刻的水平位移輸入信號Fx (k-1)，及不同時刻水平位移輸出信號x(k) ,X (k-1)、x(k-2)、x(k-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象9k時刻的水平位移輸入信號Fx (k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定水平位移逆控制模型102的權值參數(shù)Wx2 (k);采集復合被控對象9不同時刻的垂直位移輸入信號匕00、匕&-1)，及垂直位移輸出信號70^1)、7&-2)、7(1^-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象9k時刻的垂直位移輸出信號y(k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定垂直位移對象模型111的權值參數(shù)Wyl (k);采集復合被控對象9k-l時刻的垂直位移輸入信號Fy (k-1)，及不同時刻水平位移輸出信號y(k)、y (k-1)、y (k-2)、y (k_3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象9k時刻的垂直位移輸入信號Fy (k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定垂直位移逆控制模型112的權值參數(shù)Wy2(k);其中，k表示當前的采樣時刻；
[0022]4、將離線建立的水平位移逆控制模型102 (其權值參數(shù)將在步驟6中在線調整)串聯(lián)在復合被控對象9之前，作為復合被控對象9的一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的水平位移給定信號x*(k)和水平徑向力給定信號將垂直位移逆控制模型112 (其權值參數(shù)將在步驟8中在線調整)串聯(lián)在復合被控對象9之前，作為復合被控對象9的另一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的垂直位移給定信號/(k)和垂直徑向力給定信號
F:
[0023]5、將水平位移逆控制模型102和垂直位移逆控制模型112的輸出信號<和,一起驅動復合被控對象9 ;同時，將水平位移逆控制模型102的輸出信號<驅動水平位移對象模型101，將垂直位移逆控制模型112的輸出信號<驅動垂直位移對象模型111 ;將復合被控對象9的水平位移輸出x(k)減去水平位移對象模型101的輸出對幻，得到誤差信息e^(k) = x{k)-Hk)，用該誤差信息按式(I)在線實時調整水平位移對象模型101的權值參數(shù)Wxl (k)
[0024]
【權利要求】
1.無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，其特征是依次按以下步驟: 1)將力到電流變換模塊、電流調節(jié)模塊、擴展逆變器模塊、無軸承永磁同步電機本體、電流檢測變換模塊、角度檢測計算模塊、負載、以及徑向位移檢測模塊作為一個整體組成復合被控對象；其中，力到電流變換模塊的輸出減去電流檢測變換模塊的輸出作為電流調節(jié)模塊的輸入，電流調節(jié)模塊的輸出為擴展逆變器模塊的輸入，擴展逆變器模塊的輸出同時作為無軸承永磁同步電機本體和電流檢測變換模塊的輸入；無軸承永磁同步電機本體通過機械連軸器與負載連接在一起，并由角度檢測計算模塊獲得其轉角信息；徑向位移檢測模塊檢測無軸承永磁同步電機本體的徑向水平位移X和徑向垂直位移y ;復合被控對象的輸入分別為給定水平和垂直方向的徑向力<和輸出分別為對應的徑向水平位移X和徑向垂直位移y ； 2)采用神經(jīng)網(wǎng)絡構建復合被控對象的水平位移對象模型和水平位移逆控制模型、以及垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型，并分別離線確定水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k)、水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k)、垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl (k)、垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2GO ;其中k為當前的采樣時刻； 3)將水平位移逆控制模型串聯(lián)在復合被控對象之前，作為復合被控對象的一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的水平位移給定信號x*(k)和水平徑向力給定信號F' ；將垂直位移逆控制模型串聯(lián)在復合被控對象之前，作為復合被控對象的另一路前饋控制器，其輸入輸出分別為k時刻的 垂直位移給定信號yYk)和垂直徑向力給定信號4)將水平位移逆控制模型和垂直位移逆控制模型的輸出信號<和<一起驅動復合被控對象；同時，將水平位移逆控制模型的輸出信號 <驅動水平位移對象模型，將垂直位移逆控制模型的輸出信號<驅動垂直位移對象模型；將復合被控對象的水平位移輸出x(k)減去水平位移對象模型的輸出印0，得到誤差信息幻=4幻，用該誤差信息在線實時調整水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k);將復合被控對象的水平位移輸出x(k)減去水平位移給定輸入x*(k)，得到誤差信息ex2(k)=X(k)-X*(k)，用該誤差信息在線實時調整水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k);將復合被控對象的垂直位移輸出y(k)減去垂直位移對象模型的輸出氕幻，得到誤差信息=，用該誤差信息在線實時調整垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl(k);將復合被控對象的垂直位移輸出y(k)減去垂直位移給定輸入/(k)，得到誤差信息ey2(k)=y(k)-/(k)，用該誤差信息在線實時調整垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2 (k)； 5)將水平位移對象模型和水平位移逆控制模型相結合構成水平位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器；將垂直位移對象模型和垂直位移逆控制模型相結合構成垂直位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器；最后由水平位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器和垂直位移神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器作為一個整體構成神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器，對復合被控對象進行高性能控制。
2.根據(jù)權利要求1所述的無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，其特征在于，步驟I)中，電流調節(jié)模塊是由電流調節(jié)器與Park逆變換模塊串聯(lián)而成；擴展逆變器模塊由脈沖寬度調制模塊與電壓源型逆變器串聯(lián)構成，其中脈沖寬度調制模塊輸出六路PWM信號驅動電壓源型逆變器；電流檢測變換模塊由電流傳感器、電流接口電路、Clark變換模塊與Park變換模塊相串聯(lián)構成；角度檢測計算模塊由光電編碼盤、光電隔離電路與角度計算部分串聯(lián)構成，其輸入來自無軸承永磁同步電機本體的轉軸信息，輸出為轉子角度9，該角度信號同時輸給Park逆變換模塊與Park變換模塊，提供坐標變換時的角度信息；徑向位移檢測模塊由電渦流位移傳感器與位移接口電路串聯(lián)構成。
3.根據(jù)權利要求1所述的無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，其特征在于，步驟2)中，離線確定水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k)的方法是:將水平徑向力給定信號礦和垂直徑向力給定信號力施加給復合被控對象，采集復合被控對象不同時刻的水平位移輸入信號Fx(k)和Fx(k-1)，及水平位移輸出信號x(k-l)、x(k-2)和x(k_3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象k時刻的水平位移輸出信號x(k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k)；離線確定水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k)的方法是:采集復合被控對象k-1時刻的水平位移輸入信號^&-1)，及不同時刻水平位移輸出信號x(k)、x(k-l)、x(k-2)和x(k-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象k時刻的水平位移輸入信號Fx (k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定水平位移逆控制模型的權值參數(shù)Wx2 (k)；離線確定垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl (k)的方法是:采集復合被控對象不同時刻的垂直位移輸入信號Fy (k)和匕&-1)，及垂直位移輸出信號7&-1)、7(1^-2)和y(k-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象k時刻的垂直位移輸出信號y(k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定垂直位移對象模型的權值參數(shù)Wyl (k)； 離線確定垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2(k)的方法是:采集復合被控對象k-1時刻的垂直位移輸入信號Fy(k-l)，及不同時刻水平位移輸出信號y(k)、y(k-l)、y(k_2)和y(k-3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，采集復合被控對象k時刻的垂直位移輸入信號Fy (k)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，從而離線確定垂直位移逆控制模型的權值參數(shù)Wy2 (k)。
4.根據(jù)權利要求1所述的無軸承永磁同步電機徑向位置神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制器構造方法，其特征在于，步驟4)中，水平位移對象模型的權值參數(shù)Wxl (k)在線實時調整的算法為:
【文檔編號】G06N3/02GK103647481SQ201310689576
【公開日】2014年3月19日 申請日期:2013年12月13日 優(yōu)先權日:2013年12月13日
【發(fā)明者】孫曉東, 陳龍, 江浩斌, 楊澤斌, 李可 申請人:江蘇大學