本發(fā)明涉及一種直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂品椒ǎ瑢儆陔娏鲃蛹夹g(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

直線電機可將電能直接轉(zhuǎn)化為直線運動的機械能，不僅省去了中間傳動機構(gòu)，而且降低了系統(tǒng)損耗，永磁式直線電機具有功率密度高，可控性好等特點，因此在當(dāng)今電力傳動及伺服控制系統(tǒng)中應(yīng)用日益廣泛。

永磁直線電機同時也存在隨運行狀態(tài)改變參數(shù)突變、非線性強耦合等特點，該控制系統(tǒng)具有多輸入多輸出并且無法得到準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，因此傳統(tǒng)控制理論無法滿足現(xiàn)代高性能直線電機的控制需求。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆系統(tǒng)兼顧了逆系統(tǒng)的線性化解耦的特點和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性系統(tǒng)逼近能力；由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)串接永磁直線電機構(gòu)成的偽線性系統(tǒng)存在的建模誤差需要引入閉環(huán)控制器來消除，內(nèi)?？刂破鞯慕尤雽⒈ＷC將保證這一性能的實現(xiàn)；因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)對非線性強耦合的系統(tǒng)控制具有較強的自適應(yīng)能力及魯棒性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
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針對永磁式直線電機抗干擾能力差等特點，本發(fā)明提供一種直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂品椒ǎ捎行Э朔_動信號及不確定環(huán)境對控制系統(tǒng)的影響，提高永磁直線電機動態(tài)響應(yīng)能力及魯棒性。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂品椒?，包括：廣義逆系統(tǒng)、直線電機系統(tǒng)、PI調(diào)節(jié)器、PD調(diào)節(jié)器、內(nèi)?？刂破?、坐標(biāo)變換模塊；其中廣義逆系統(tǒng)包括：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊、電流環(huán)一階積分模塊、轉(zhuǎn)速環(huán)二階積分模塊；直線電機系統(tǒng)包括：SVPWM調(diào)制模塊、逆變器、直線電機模塊，具體步驟如下：

步驟一：直線電機輸出端通過光電旋轉(zhuǎn)編碼器和用于檢測相電流的互感器測量并計算得到轉(zhuǎn)速ω_r、電角度θ、相電流i_a、i_b、i_c 。

步驟二：相電流及電角度經(jīng)過坐標(biāo)變化后所得兩項旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)電流i_d、i_q，其中i_d輸出與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊相連接，i_q與輸入電流信號i_q^*相連接；直線電機輸出轉(zhuǎn)速ω_r與輸入轉(zhuǎn)速信號ω_r^*相連接；直線電機輸出電角度θ與SVPWM調(diào)制模塊相連接。

步驟三：由反饋電流i_q及轉(zhuǎn)速ω_r與輸入電流信號i_q^*及轉(zhuǎn)速信號ω_r^*所做偏差反饋至內(nèi)?？刂破?，經(jīng)內(nèi)?？刂破餍拚蠓謩e輸入到PI調(diào)節(jié)器及PD調(diào)節(jié)器進(jìn)行調(diào)整。PI調(diào)節(jié)器及PD調(diào)節(jié)器輸出量分別與一階積分器和二階積分器相連接。

步驟四：電流一階積分器、轉(zhuǎn)速二階積分器輸出及經(jīng)過坐標(biāo)變換所得的i_d與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊輸入端相連接，從而構(gòu)成直線電機廣義逆系統(tǒng)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊輸出量u_d、u_q及反饋端電角度θ分別接入SVPWM調(diào)制模塊，從而構(gòu)成直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂颇Ｐ?。

本發(fā)明的有益效果在于，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過設(shè)計一種直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂品椒?，通過由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近不具有精確數(shù)學(xué)模型的永磁直線電機廣義逆系統(tǒng)，并將其與永磁直線電機系統(tǒng)串接，從而實現(xiàn)永磁直線電機控制系統(tǒng)的線性化與解耦，經(jīng)解耦后的偽線性系統(tǒng)通過內(nèi)模控制的修正，使永磁直線電機控制系統(tǒng)控制精度、動態(tài)響應(yīng)能力、魯棒性等關(guān)鍵性能更加優(yōu)越。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例的直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)模控制方法結(jié)構(gòu)框圖。

圖2為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆解耦為偽線性系統(tǒng)示意圖。

具體實施方式

現(xiàn)結(jié)合附圖，對本發(fā)明實例做詳細(xì)說明。

如圖1所示，直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂品椒ǎǎ簭V義逆系統(tǒng)、直線電機系統(tǒng)、PI調(diào)節(jié)器、PD調(diào)節(jié)器、內(nèi)?？刂破?、、坐標(biāo)變換模塊。其中廣義逆系統(tǒng)包括：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊、電流環(huán)一階積分模塊、轉(zhuǎn)速環(huán)二階積分模塊；直線電機系統(tǒng)包括：SVPWM調(diào)制模塊、逆變器、直線電機模塊。

直線電機輸出端通過光電旋轉(zhuǎn)編碼器和用于檢測相電流的互感器測量并計算得到轉(zhuǎn)速ω_r、電角度θ、相電流i_a、i_b、i_c 。相電流及電角度經(jīng)過坐標(biāo)變化后所得兩項旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)電流i_d、i_q，其中i_d輸出與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊相連接，i_q與輸入電流信號i_q^*相連接；直線電機輸出轉(zhuǎn)速ω_r與輸入轉(zhuǎn)速信號ω_r^*相連接；直線電機輸出電角度θ與SVPWM調(diào)制模塊相連接。

由反饋電流i_q及轉(zhuǎn)速ω_r與輸入電流信號i_q^*及轉(zhuǎn)速信號ω_r^*所做偏差反饋至內(nèi)?？刂破?，經(jīng)內(nèi)?？刂破餍拚蠓謩e輸入到PI調(diào)節(jié)器及PD調(diào)節(jié)器進(jìn)行調(diào)整。PI調(diào)節(jié)器及PD調(diào)節(jié)器輸出量分別與一階積分器和二階積分器相連接。

電流一階積分器、轉(zhuǎn)速二階積分器輸出及經(jīng)過坐標(biāo)變換模塊所得的i_d與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊輸入端相連接，從而構(gòu)成直線電機廣義逆系統(tǒng)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊輸出量u_d、u_q及反饋端電角度θ分別接入SVPWM調(diào)制模塊，從而完成系統(tǒng)的解耦與線性化如圖2所示。

完成解耦的偽線性系統(tǒng)接入內(nèi)?？刂破鬟M(jìn)行建模參數(shù)的調(diào)整，進(jìn)而構(gòu)成直線電機RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆內(nèi)?？刂颇Ｐ?。

在本實施案例中，采用MATLAB/Simulink與dSPACE相結(jié)合驅(qū)動永磁直線電機為例，詳細(xì)說明本發(fā)明的控制方法的實施：

步驟1：在MATLAB/Simulink中對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊的構(gòu)建進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，首先確定采樣信號，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時 [i_d,i_d′,ω_r,ω_r′,ω_r′′]組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，[u_d，u_q]組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，所以只需要采集i_d和ω_r作為樣本。

步驟2：采樣足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，確定所選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)及節(jié)點數(shù)，在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊前后加入歸一化和反歸一化模塊，并設(shè)置訓(xùn)練迭代次數(shù)及選擇合適的訓(xùn)練函數(shù)，訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由實際輸出與期望之間誤差選擇逼近效果。

步驟3：選擇逼近效果良好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊，在搭建的仿真模型中，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊輸入端與一階積分子系統(tǒng)、二階積分子系統(tǒng)相連接從而構(gòu)成廣義逆系統(tǒng)。

步驟4：在仿真模型中搭建SVPWM調(diào)制模塊、逆變器模塊、直線電機模塊。

步驟5：由直線電機模塊輸出電角度θ、相電流i_a、i_b、i_c 與坐標(biāo)變換模塊相連接，坐標(biāo)變換模塊輸出i_d與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆模塊相連接，i_q與輸入電流信號i_q^*相連接；直線電機模塊輸出轉(zhuǎn)速ω_r與輸入轉(zhuǎn)速信號ω_r^*相連接；直線電機模塊輸出電角度θ與SVPWM調(diào)制模塊相連接。

步驟6：設(shè)計內(nèi)?？刂破鲀?nèi)部參數(shù)，將反饋電流i_q及轉(zhuǎn)速ω_r與輸入電流信號i_q^*及轉(zhuǎn)速信號ω_r^*所做偏差反饋至內(nèi)?？刂破鳎?jīng)內(nèi)?？刂破餍拚蠓謩e輸入到PI調(diào)節(jié)器及PD調(diào)節(jié)器進(jìn)行調(diào)整。

步驟7：將MATLAB/Simulink通過RTW與dSPACE的RTI相結(jié)合，通過對各模塊和I/O進(jìn)行參數(shù)配置將仿真模型轉(zhuǎn)化為數(shù)字驅(qū)動信號，把原仿真系統(tǒng)中的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)換為具有實際物理意義的被控對象，設(shè)計逆變器驅(qū)動直線電機，觀察記錄實驗波形適時調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆直線電機控制系統(tǒng)變量參數(shù)。