本發(fā)明屬于電氣傳動與控制技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種電動汽車用永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

永磁同步電動機(jī)是一個多變量、強(qiáng)耦合的非線性動力系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)簡單、體積小、重量輕、損耗小、轉(zhuǎn)動慣量低、功率密度高、功率因數(shù)高、效率高等物理特性，易實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)行、制動、正反轉(zhuǎn)切換，調(diào)速范圍寬，動態(tài)響應(yīng)性能好，被廣泛應(yīng)用于電動汽車領(lǐng)域。在其運(yùn)行過程中，存在負(fù)載突變外部擾動的干擾；隨著電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的變化，電機(jī)參數(shù)也會發(fā)生一定的變化；也存在系統(tǒng)參數(shù)檢測受限、數(shù)學(xué)建模不準(zhǔn)確的問題，這直接影響著電動汽車領(lǐng)域永磁同步電機(jī)系統(tǒng)性能，必須給予面對和解決。

目前永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)廣泛應(yīng)用線性PI調(diào)節(jié)器進(jìn)行控制，但PI調(diào)節(jié)器易受電機(jī)參數(shù)變化影響，負(fù)載變化時適應(yīng)力差。隨著智能控制技術(shù)的演進(jìn)，控制算法也逐漸變得豐富起來，產(chǎn)生了諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)控制、自校正控制、魯棒控制、變結(jié)構(gòu)控制、非線性系統(tǒng)控制、預(yù)測控制等眾多新型控制策略。由于需要相對較少的系統(tǒng)信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明能夠在一定條件下以任何期望的精度逼近各種非線性函數(shù)。因此，在諸如機(jī)器人系統(tǒng)一類的非線性系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。然而，大部分的文獻(xiàn)只考慮了理想的非線性系統(tǒng)并用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)。另外BP網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的Sigmoidal型激活函數(shù)參數(shù)固定，其映射范圍、斜率及位置不可變。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力與網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度存在著不可協(xié)調(diào)的矛盾，制約了其非線性映射能力，學(xué)習(xí)速度與精度皆不理想。因此近十幾年來，針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不足，研究人員做了深入的研究，提出了許多改進(jìn)的算法，如使用動量項(xiàng)的加快離線訓(xùn)練速度的方法、歸一化權(quán)值更新技術(shù)方法、快速傳播算法、擴(kuò)展卡爾曼濾波法、二階優(yōu)化以及最優(yōu)濾波法等，雖然改善了網(wǎng)絡(luò)性能，但在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，激活函數(shù)只能調(diào)節(jié)權(quán)值，無法自動尋找到最優(yōu)的函數(shù)體。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部極小點(diǎn)，收斂速度慢，泛化能力弱。

轉(zhuǎn)子位置和速度的準(zhǔn)確獲取是電機(jī)穩(wěn)定快速運(yùn)行的關(guān)鍵，而目前大部分電機(jī)控制系統(tǒng)關(guān)于轉(zhuǎn)子信息的采樣都是依靠旋轉(zhuǎn)變壓器、光電編碼器等機(jī)械位置傳感器，成本高，占用面積與軸承的慣量大。無傳感器控制技術(shù)無需機(jī)械傳感器對轉(zhuǎn)子信息的檢測，將會是今后電機(jī)控制發(fā)展的趨勢。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種電動汽車用永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、滑?？刂萍夹g(shù)與電機(jī)矢量控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)控制器參數(shù)自整定和在無機(jī)械速度傳感器下的高精度調(diào)速并應(yīng)用在以永磁同步電機(jī)為動力裝置的電動汽車上。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種電動汽車用永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元、無傳感器單元、磁鏈及電流計(jì)算單元、雙電流環(huán)矢量控制單元和控制對象單元；所述的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元的速度控制器的輸出端和磁鏈及電流計(jì)算單元的第二電流計(jì)算模塊的輸入端連接；所述的磁鏈及電流計(jì)算單元的第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸出端與雙電流環(huán)矢量控制單元的輸入端連接；所述的雙電流環(huán)矢量控制單元的三相靜止坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊的輸出端與無傳感器單元的滑模觀測器模塊的輸入端連接；兩相靜止坐標(biāo)系向兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊的輸出端與磁鏈及電流計(jì)算單元的雙模型磁鏈計(jì)算模塊的輸入端連接；所述的無傳感器單元的鎖相環(huán)模塊的輸出端分別與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元和雙電流環(huán)矢量控制單元的兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊及其逆變換模塊連接；所述的控制對象單元的永磁同步電機(jī)的輸入端與雙電流環(huán)矢量控制單元的IGBT逆變器模塊的輸出端連接。

所述的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元包含規(guī)則庫模塊、模糊化模塊、模糊推理模塊、去模糊化模塊、參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和速度控制器模塊；其中轉(zhuǎn)速誤差及其變化率在規(guī)則庫模塊的指導(dǎo)下，經(jīng)過二維模糊控制器的模糊化模塊、模糊推理模塊和去模糊化模塊，輸出斜率因子的變化量Δb，并和轉(zhuǎn)速誤差一起輸入到參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊，計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的映射區(qū)間因子a、斜率因子b、水平位置因子c和垂直位置因子d這四類參數(shù)，并和轉(zhuǎn)速誤差Δω、轉(zhuǎn)速誤差變化率轉(zhuǎn)速給定ω^*、轉(zhuǎn)速給定變化率轉(zhuǎn)速給定變化率的導(dǎo)數(shù)一起輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，計(jì)算比例增益K_p、積分增益K_i和微分增益K_d，并輸出到速度控制器，再由速度控制器計(jì)算出轉(zhuǎn)矩給定量

所述激活函數(shù)的斜率因子b由二維模糊控制器計(jì)算而得；二維模糊控制器的隸屬度函數(shù)為高斯函數(shù)和三角形函數(shù)的結(jié)合，整定好的斜率因子b表示為：b＝b'+Δb；式中：b為整定好的斜率因子；b'為斜率因子初值；Δb為斜率因子的變化量。

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的激活函數(shù)為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d；其中a為映射區(qū)間因子；b為斜率因子；c為水平位置因子；d為垂直位置因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的學(xué)習(xí)過程為：輸入學(xué)習(xí)樣本，從輸入層向后計(jì)算各神經(jīng)元輸出；從輸出層向前計(jì)算各權(quán)值和閾值對總誤差的影響，據(jù)此對各權(quán)值和閾值進(jìn)行修改；設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)輸入層有m個輸入量：x_i(i＝1,2,...,m)；隱層有s個神經(jīng)元；隱層神經(jīng)元閾值γ_j(j＝1,2,...,s)；隱層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為G_j(j＝1,2,...,s)，輸出量為g_j(j＝1,2,...,s)；輸出層有n個神經(jīng)元；輸出層神經(jīng)元閾值為θ_k(k＝1,2,...,n)；輸出層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為Y_k(k＝1,2,...,n)，其輸出量為y_k(k＝1,2,...,n)；ω_ij表示輸入層第i個輸入量與隱含層第j個神經(jīng)元連接的權(quán)值；v_jk表示隱含層第j個輸入量與輸出層第k個神經(jīng)元連接的權(quán)值。且g_j＝f(G_j)；y_k＝f(Y_k)；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊的a、b、c、d四個參數(shù)皆可所設(shè)定區(qū)間內(nèi)自行整定；其中f(x,a,b,c,d)關(guān)于參數(shù)x,a,b,c,d分別求偏導(dǎo)得：

當(dāng)?shù)趐個樣品放入網(wǎng)絡(luò)并產(chǎn)生輸出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)定義為設(shè)評價(jià)函數(shù)為則總評價(jià)函數(shù)E為：其中，是輸出節(jié)點(diǎn)的期望輸出，是輸出節(jié)點(diǎn)實(shí)際輸出；

(9)總評價(jià)函數(shù)對輸出層權(quán)值v_jk的偏導(dǎo)為

其中

則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的新輸出層權(quán)值為

式中：η_v為v的學(xué)習(xí)率，α_v為v的動量因子；

(10)總評價(jià)函數(shù)對隱含層權(quán)值ω_ij的偏導(dǎo)為

其中

則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的新隱含層權(quán)值為

式中：η_ω為ω的學(xué)習(xí)率，α_ω為ω的動量因子；

(11)總評價(jià)函數(shù)對輸出層優(yōu)化區(qū)間因子a_k的偏導(dǎo)為

(12)總評價(jià)函數(shù)對隱含層優(yōu)化區(qū)間因子a_j的偏導(dǎo)為

則新優(yōu)化區(qū)間因子為

式中：η_a為a的學(xué)習(xí)率，α_a為a的動量因子；

(13)總評價(jià)函數(shù)對輸出層水平位置因子c_k的偏導(dǎo)為

(14)總評價(jià)函數(shù)對隱含層水平位置因子c_j的偏導(dǎo)為

則新水平位置因子為

式中：η_c為c的學(xué)習(xí)率，為c的動量α_c因子；

(15)總評價(jià)函數(shù)對輸出層垂直位置因子d_k的偏導(dǎo)為

(16)總評價(jià)函數(shù)對隱含層垂直位置因子d_j的偏導(dǎo)為

則新垂直位置因子為

式中：η_d為d的學(xué)習(xí)率，α_d為d的動量因子。

所述的雙電流環(huán)矢量控制單元包含第一電流控制器、第二電流控制器、空間矢量PWM調(diào)制模塊、IGBT逆變器模塊、整流模塊、三相靜止坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊、兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊及其逆變換模塊；其中，第一電流控制器、第二電流控制器將兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流給定與對應(yīng)的反饋值的差值信號轉(zhuǎn)化為兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓給定信號，經(jīng)兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)化為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓給定信號，并輸入到空間矢量PWM調(diào)制模塊，計(jì)算出六個IGBT的開斷信號后送至IGBT逆變器模塊；IGBT逆變器模塊將整流模塊送來的母線電壓轉(zhuǎn)化為三路相位不同的正弦電壓調(diào)制信號送至控制對象模塊的永磁同步電機(jī)；反饋通道由電壓傳感器、電流傳感器和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模塊組成。

所述的無傳感器單元包含鎖相環(huán)模塊和滑模觀測器模塊；其中滑模觀測器模塊的輸入為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓和電流，輸出兩相靜止坐標(biāo)系下的反電動勢估計(jì)值到鎖相環(huán)模塊，并輸出補(bǔ)償后的永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置和速度的估算值。

(5)所述滑模觀測器模塊的滑模面s(t)為

式中：p,q＞0，0＜λ＜1；

定義為

(6)進(jìn)一步的，定義一個正定的Lyapunov函數(shù)則沿滑動模態(tài)軌跡有從而使系統(tǒng)在滑動階段對任意初始狀態(tài)都收斂；

(7)進(jìn)一步的，為獲取反電動勢和防止抖振，設(shè)計(jì)滑模觀測器的滑?？刂坡蓈為：

式中：p,q＞0，v_eq為等效控制律，v_sw為切換控制率，k,η＞0，0＜γ＜1；

(8)進(jìn)一步的，通過跟蹤微分器實(shí)現(xiàn)反電動勢的跟蹤；快速跟蹤微分器為：

式中：R,a,b＞0,m＞1，R為時間尺度，反映了整體跟蹤速度；a,b為線性因子與非線性因子的比重；z₁,z₂為微分器狀態(tài)變量，v_x,x＝α,β為輸入變量；反電動勢估計(jì)值為由式(26)獲得。

所述的磁鏈及電流計(jì)算單元包括第一電流計(jì)算模塊、第二電流計(jì)算模塊和雙模型磁鏈計(jì)算模塊；其中雙模型磁鏈計(jì)算模塊的輸入為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓和電流，以及兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流，輸出磁鏈到第二電流計(jì)算模塊；第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸入分別是磁鏈給定和來自模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元速度控制器的轉(zhuǎn)矩給定，第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸出分別是兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流給定。

(1)對于第一電流計(jì)算模塊

式中：為定子電流的q軸分量給定，n_p為電機(jī)極對數(shù)，L_r為轉(zhuǎn)子等效自感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，φ為轉(zhuǎn)子磁鏈，為給定電磁轉(zhuǎn)矩；

(2)對于第二電流計(jì)算模塊

式中：為定子電流的d軸分量給定，φ^*為給定轉(zhuǎn)子磁鏈，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感；

所述的雙模型磁鏈計(jì)算模塊拓?fù)浒娏髂Ｐ?、電壓模型和加?quán)模型；

(1)電流模型可以根據(jù)公式得到：

式中：φ為轉(zhuǎn)子磁鏈，R_r為電機(jī)轉(zhuǎn)子等效電阻，L_r為轉(zhuǎn)子電感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，i_d為定子電流的d軸分量，s為拉普拉斯算子；

(2)電壓型觀測器方程為

式中：σ為電機(jī)總漏感系數(shù)，L_r為轉(zhuǎn)子電感，L_s為定子電感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，i_α、i_β、u_α、u_β、φ_α、φ_β為定子電流、電壓和被觀測的磁鏈在靜止二相坐標(biāo)系中軸上的分量，R_s為電機(jī)定子等效電阻；

(4)取25％額定轉(zhuǎn)速到35％額定轉(zhuǎn)速為模型加權(quán)過渡區(qū)間，假設(shè)整個過渡過程的轉(zhuǎn)速差為Δω，則k₁和k₂分別表示電流模型和電壓模型的加權(quán)系數(shù)，j表示從25％額定轉(zhuǎn)速開始計(jì)時所得到的轉(zhuǎn)速差；過渡過程的磁鏈為

φ＝k₁φ₁+k₂φ₂ (31)

式中：φ₁為電流模型計(jì)算的轉(zhuǎn)子磁鏈，φ₂為電壓模型計(jì)算的轉(zhuǎn)子磁鏈；

當(dāng)j＝0時，k₁＝0，k₂＝1，φ＝φ₂，此時磁鏈估計(jì)模型為電流模型；當(dāng)j＝Δj時，k₁＝1，k₂＝0，φ＝φ₁，此時磁鏈估計(jì)模型為電壓模型。

相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

本發(fā)明的電動汽車用永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，首先發(fā)明了一種基于模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的速度控制器，提出了一種新的平滑性更好、更易求多階連續(xù)導(dǎo)數(shù)的激活函數(shù)f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的非線性映射能力。相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)考慮到激活函數(shù)的自適應(yīng)性，可在系統(tǒng)訓(xùn)練的過程中同時對激活函數(shù)的映射范圍、陡峭程度及位置等參數(shù)自行調(diào)整，另外特別地通過二維模糊控制器整定出激活函數(shù)斜率因子的變化量，由此保證激活函數(shù)參數(shù)在訓(xùn)練過程中保持最優(yōu)，發(fā)明的激活函數(shù)可提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、收斂精度并抑制假飽和現(xiàn)象。其次，發(fā)明了一種基于新型滑模觀測器的無速度傳感器。當(dāng)控制系統(tǒng)受到參數(shù)攝動、負(fù)載擾動等不確定干擾因素影響時，仍能在線調(diào)整控制器參數(shù)并準(zhǔn)確估算電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和速度，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)高精度、高穩(wěn)定度、高動態(tài)響應(yīng)的強(qiáng)魯棒控制，以便適應(yīng)于工程領(lǐng)域?qū)τ谟来磐诫姍C(jī)控制系統(tǒng)提出的新需求，并為電機(jī)智能控制領(lǐng)域開辟新路徑。本發(fā)明基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度控制器，具有實(shí)時參數(shù)整定、電機(jī)轉(zhuǎn)速超調(diào)量小、響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)精度高，針對參數(shù)攝動和負(fù)載擾動魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。本發(fā)明不需要永磁同步電機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型，對參數(shù)、負(fù)載等各種擾動有著較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，動、靜態(tài)性能優(yōu)越，應(yīng)用前景廣闊。

進(jìn)一步，本發(fā)明基于新型滑模觀測器的無速度傳感器，具有對永磁同步電機(jī)無位置矢量控制系統(tǒng)所需的轉(zhuǎn)子位置和速度的準(zhǔn)確估計(jì)，跟蹤微分器可獲得平滑的反電動勢估計(jì)值，減小了傳統(tǒng)滑模觀測器中低通濾波器引起的相位滯后；基于鎖相環(huán)原理從觀測的反電動勢中調(diào)制出轉(zhuǎn)子位置和速度信息，具有收斂速度快、跟蹤精度高、反電動勢抖振小等優(yōu)點(diǎn)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)拓?fù)鋱D；

圖2是本發(fā)明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元拓?fù)鋱D；

圖3是本發(fā)明基于參數(shù)可調(diào)激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D；

圖4是本發(fā)明雙電流環(huán)矢量控制單元拓?fù)鋱D；

圖5是本發(fā)明無傳感器單元拓?fù)鋱D；

圖6是本發(fā)明滑模觀測器模塊拓?fù)鋱D；

圖7是本發(fā)明磁鏈及電流計(jì)算單元拓?fù)鋱D；

圖8是本發(fā)明雙模型磁鏈計(jì)算模塊拓?fù)鋱D；

圖9是本發(fā)明控制對象單元拓?fù)鋱D。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述，凡是采用本發(fā)明的相似結(jié)構(gòu)及其相似變化，均應(yīng)列入本發(fā)明的保護(hù)范圍。

如圖1所示，本發(fā)明一種電動汽車用永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元(具體見圖2)、無傳感器單元(具體見圖5)、磁鏈及電流計(jì)算單元(具體見圖7)、雙電流環(huán)矢量控制單元(具體見圖4)和控制對象單元(具體見圖9)。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元包含規(guī)則庫模塊、模糊化模塊、模糊推理模塊、去模糊化模塊、參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和速度控制器模塊；無傳感器單元包含鎖相環(huán)模塊和新型滑模觀測器模塊；磁鏈及電流計(jì)算單元包含第一電流計(jì)算模塊、第二電流計(jì)算模塊和雙模型磁鏈計(jì)算模塊；雙電流環(huán)矢量控制單元包含第一電流控制器、第二電流控制器、空間矢量PWM調(diào)制模塊、IGBT逆變器模塊、整流模塊、三相靜止坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊、兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊及其逆變換模塊。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元速度控制器的輸出端和磁鏈及電流計(jì)算單元的第二電流計(jì)算模塊的輸入端連接；磁鏈及電流計(jì)算單元的第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸出端與雙電流環(huán)矢量控制單元的輸入端連接；雙電流環(huán)矢量控制單元的三相靜止坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊的輸出端與無傳感器單元的新型滑模觀測器模塊的輸入端連接；兩相靜止坐標(biāo)系向兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊的輸出端與磁鏈及電流計(jì)算單元的雙模型磁鏈計(jì)算模塊的輸入端連接；無傳感器單元的鎖相環(huán)模塊的輸出端分別與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元和雙電流環(huán)矢量控制單元的兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊及其逆變換模塊連接；控制對象單元永磁同步電機(jī)的輸入端與雙電流環(huán)矢量控制單元的IGBT逆變器模塊的輸出端連接。

如圖2所示，本發(fā)明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元拓?fù)鋱D，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元包含規(guī)則庫模塊、模糊化模塊、模糊推理模塊、去模糊化模塊、參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(圖3)和速度控制器模塊。工作原理如下：

(1)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元在線實(shí)時檢測轉(zhuǎn)速誤差Δω及誤差變化率

(2)將轉(zhuǎn)速誤差Δω及誤差變化率模糊化成模糊集A和B；

(3)在規(guī)則庫的指導(dǎo)下，通過模糊控制規(guī)則和模糊推理模塊組成的模糊算法器得到斜率因子變化量Δb的輸出模糊集；模糊規(guī)則如表1所示。整定好的斜率因子b表示為：b＝b'+Δb。式中：b為整定好的斜率因子；b'為斜率因子初值；Δb為斜率因子變化量。

表1參數(shù)Δb模糊規(guī)則表

將模糊子集劃分為{Z,PS,PM,PB}，分別代表{零，正小，正中，正大}。選取高斯函數(shù)和三角形函數(shù)相結(jié)合的隸屬度函數(shù)。當(dāng)誤差較大時選用高斯函數(shù)，以大斜率的激活函數(shù)減小訓(xùn)練誤差為主；當(dāng)誤差較小時，選用三角形函數(shù)，以較大斜率的激活函數(shù)使網(wǎng)絡(luò)跳出平坦區(qū)，防止網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)假飽和；當(dāng)誤差很小時，以較小斜率的激活函數(shù)防止網(wǎng)絡(luò)過飽和，提高穩(wěn)定性。

(4)通過去模糊化模塊得到經(jīng)比例因子放大前的斜率因子變化量Δb的精確量，接著合成為經(jīng)比例因子放大后的精確輸出量Δb；

(5)斜率因子變化量Δb和轉(zhuǎn)速誤差Δω一起輸入到參數(shù)學(xué)習(xí)算法模塊，計(jì)算出輸出層和隱含層的權(quán)值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d的映射區(qū)間因子a、斜率因子b、水平位置因子c和垂直位置因子d；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的學(xué)習(xí)過程為：輸入學(xué)習(xí)樣本，從輸入層向后計(jì)算各神經(jīng)元輸出；從輸出層向前計(jì)算各權(quán)值和閾值對總誤差的影響，據(jù)此對各權(quán)值和閾值進(jìn)行修改；設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)輸入層有m個輸入量：x_i(i＝1,2,...,m)；隱層有s個神經(jīng)元；隱層神經(jīng)元閾值γ_j(j＝1,2,...,s)；隱層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為G_j(j＝1,2,...,s)，輸出量為g_j(j＝1,2,...,s)；輸出層有n個神經(jīng)元；輸出層神經(jīng)元閾值為θ_k(k＝1,2,...,n)；輸出層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為Y_k(k＝1,2,...,n)，其輸出量為y_k(k＝1,2,...,n)；ω_ij表示輸入層第i個輸入量與隱含層第j個神經(jīng)元連接的權(quán)值；v_jk表示隱含層第j個輸入量與輸出層第k個神經(jīng)元連接的權(quán)值。且

(6)將f(x,a,b,c,d)關(guān)于參數(shù)x,a,b,c,d分別求偏導(dǎo)得：

(7)以批處理訓(xùn)練模式來說明參數(shù)的調(diào)整過程：設(shè)有p個學(xué)習(xí)樣本矢量，對應(yīng)期望輸出是對應(yīng)實(shí)際輸出是當(dāng)?shù)趐個樣本輸入網(wǎng)絡(luò)并產(chǎn)生輸出時，評價(jià)函數(shù)為各輸出單元誤差平方之和：

則總評價(jià)函數(shù)E為：

(8)總評價(jià)函數(shù)對輸出層權(quán)值v_jk的偏導(dǎo)為

其中

則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的新輸出層權(quán)值為

式中：η_v為v的學(xué)習(xí)率，α_v為v的動量因子，為對應(yīng)的期望輸出。

(9)總評價(jià)函數(shù)對隱含層權(quán)值ω_ij的偏導(dǎo)為

其中

則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的新隱含層權(quán)值為

式中：η_ω為ω的學(xué)習(xí)率，α_ω為ω的動量因子。

(10)總評價(jià)函數(shù)對輸出層優(yōu)化區(qū)間因子a_k的偏導(dǎo)為

總評價(jià)函數(shù)對隱含層優(yōu)化區(qū)間因子a_j的偏導(dǎo)為

則新優(yōu)化區(qū)間因子為

式中：η_a為a的學(xué)習(xí)率，α_a為a的動量因子。

(11)總評價(jià)函數(shù)對輸出層水平位置因子c_k的偏導(dǎo)為

總評價(jià)函數(shù)對隱含層水平位置因子c_j的偏導(dǎo)為

則新水平位置因子為

式中：η_c為c的學(xué)習(xí)率，為c的動量α_c因子。

(12)總評價(jià)函數(shù)對輸出層垂直位置因子d_k的偏導(dǎo)為

總評價(jià)函數(shù)對隱含層垂直位置因子d_j的偏導(dǎo)為

則新垂直位置因子為

式中：η_d為d的學(xué)習(xí)率，α_d為d的動量因子。

(13)進(jìn)一步的，計(jì)算好的映射區(qū)間因子a、斜率因子b、水平位置因子c和垂直位置因子d和轉(zhuǎn)速誤差Δω及誤差變化率轉(zhuǎn)速給定ω^*、轉(zhuǎn)速給定變化率轉(zhuǎn)速給定變化率的導(dǎo)數(shù)一起輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，計(jì)算比例增益K_p、積分增益K_i和微分增益K_d輸出到速度控制器，再由速度控制器計(jì)算出轉(zhuǎn)矩給定量

如圖3所示，本發(fā)明基于參數(shù)可調(diào)激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程為：輸入學(xué)習(xí)樣本，從輸入層向后計(jì)算各神經(jīng)元輸出；從輸出層向前計(jì)算各權(quán)值和閾值對總誤差的影響，據(jù)此對各權(quán)值和閾值進(jìn)行修改。設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層有m個輸入量：x_i(i＝1,2,...,m)；隱含層有s個神經(jīng)元；隱層神經(jīng)元閾值γ_j(j＝1,2,...,s)；隱含層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為G_j(j＝1,2,...,s)，輸出量為g_j(j＝1,2,...,s)；輸出層有n個神經(jīng)元；輸出層神經(jīng)元閾值為θ_k(k＝1,2,...,n)；輸出層激活函數(shù)都為f＝f(x,a,b,c,d)＝a sin[b(x+c)]+d，其輸入量為Y_k(k＝1,2,...,n)，其輸出量為y_k(k＝1,2,...,n)；ω_ij表示輸入層第i個輸入量與隱含層第j個神經(jīng)元連接的權(quán)值；v_jk表示隱含層第j個輸入量與輸出層第k個神經(jīng)元連接的權(quán)值。則有

g_j＝f(G_j) (27)

y_k＝f(Y_k) (29)

如圖4所示，本發(fā)明雙電流環(huán)矢量控制單元拓?fù)鋱D，包含第一電流控制器、第二電流控制器、空間矢量PWM調(diào)制模塊、IGBT逆變器模塊、整流模塊、三相靜止坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊、兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊及其逆變換模塊；其中第一電流控制器和第二電流控制器將兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流給定與對應(yīng)的反饋值的差值信號轉(zhuǎn)化為兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓給定信號，經(jīng)兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系向兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)化為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓給定信號，并輸入到空間矢量PWM調(diào)制模塊，計(jì)算出六個IGBT的開斷信號后送至IGBT逆變器模塊；IGBT逆變器模塊將整流模塊送來的母線電壓轉(zhuǎn)化為三路相位不同的正弦電壓調(diào)制信號送至控制對象模塊的永磁同步電機(jī)；反饋通道由電壓傳感器、電流傳感器和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模塊組成。

如圖5所示，本發(fā)明無傳感器單元拓?fù)鋱D，包含鎖相環(huán)模塊和新型滑模觀測器模塊(圖6)；其中新型滑模觀測器模塊的輸入為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓(u_α和u_β)和電流(i_α和i_β)，輸出兩相靜止坐標(biāo)系下的反電動勢估計(jì)值和到鎖相環(huán)模塊，并輸出補(bǔ)償后的永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置和速度的估算值和

如圖6所示，本發(fā)明新型滑模觀測器模塊拓?fù)鋱D，滑模面s(t)設(shè)置為：

式中：p,q＞0，0＜λ＜1。

定義為

進(jìn)一步的，定義一個正定的Lyapunov函數(shù)沿滑動模態(tài)軌跡有從而使系統(tǒng)對任意初始狀態(tài)都收斂；進(jìn)一步的，為獲取反電動勢和防抖振，滑?？刂坡蓈設(shè)計(jì)為：

式中：p,q＞0，v_eq為等效控制律，v_sw為切換控制率，k,η＞0，0＜γ＜1；

進(jìn)一步的，通過跟蹤微分器實(shí)現(xiàn)對反電動勢的精確跟蹤和濾波。微分器為

式中：R,a,b＞0,m＞1。R為時間尺度，反映了整體跟蹤速度；a,b表示線性因子與非線性因子的比重和跟蹤速率；z₁,z₂為跟蹤微分器的狀態(tài)變量，v_x,x＝α,β為輸入變量；

觀測器所得反電動勢估計(jì)值為由式(32)獲得。

如圖7所示，本發(fā)明磁鏈及電流計(jì)算單元拓?fù)鋱D，包含第一電流計(jì)算模塊、第二電流計(jì)算模塊和雙模型磁鏈計(jì)算模塊(圖8)；其中雙模型磁鏈計(jì)算模塊的輸入為兩相靜止坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電壓(u_α和u_β)和電流(i_α和i_β)，以及兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流(i_d和i_q)，輸出磁鏈到第二電流計(jì)算模塊；第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸入分別是磁鏈給定Φ^*和來自模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制單元速度控制器的轉(zhuǎn)矩給定第一電流計(jì)算模塊和第二電流計(jì)算模塊的輸出分別是兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步電機(jī)的定子電流給定(和)。

(1)對于第一電流計(jì)算模塊

式中：為定子電流的q軸分量給定，n_p為電機(jī)極對數(shù)，L_r為轉(zhuǎn)子等效自感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，φ為轉(zhuǎn)子磁鏈，為給定電磁轉(zhuǎn)矩；

(2)對于第二電流計(jì)算模塊

式中：為定子電流的d軸分量給定，φ^*為給定轉(zhuǎn)子磁鏈，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感；

所述的雙模型磁鏈計(jì)算模塊拓?fù)浒娏髂Ｐ?、電壓模型和加?quán)模型；

(1)電流模型可以根據(jù)公式得到：

式中：φ為轉(zhuǎn)子磁鏈，R_r為電機(jī)轉(zhuǎn)子等效電阻，L_r為轉(zhuǎn)子電感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，i_d為定子電流的d軸分量，s為拉普拉斯算子；

(2)電壓型觀測器方程為

式中：σ為電機(jī)總漏感系數(shù)，L_r為轉(zhuǎn)子電感，L_s為定子電感，L_m為定子和轉(zhuǎn)子的互感，i_α、i_β、u_α、u_β、φ_α、φ_β為定子電流、電壓和被觀測的磁鏈在靜止二相坐標(biāo)系中軸上的分量，R_s為電機(jī)定子等效電阻；

電流模型適合低速調(diào)速，而電壓模型更適合中、高速調(diào)速。低速時采用電流模型，中高速時采用電壓模型。為了實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子磁鏈更為準(zhǔn)確的計(jì)算，采用加權(quán)模型，以30％額定轉(zhuǎn)速為中點(diǎn)，在此轉(zhuǎn)速的領(lǐng)域內(nèi)，讓轉(zhuǎn)子磁鏈模型由電流到電壓模型的過渡，使得在異步電動機(jī)的全速運(yùn)行范圍內(nèi)都能準(zhǔn)確地計(jì)算轉(zhuǎn)子磁鏈。取25％額定轉(zhuǎn)速到35％額定轉(zhuǎn)速為模型加權(quán)過渡區(qū)間。假設(shè)整個過渡過程的轉(zhuǎn)速差為Δω，則k₂＝1-k₁。k₁和k₂分別表示電流模型和電壓模型的加權(quán)系數(shù)，j表示從25％額定轉(zhuǎn)速開始計(jì)時所得到的轉(zhuǎn)速差。過渡過程的磁鏈為

φ＝k₁φ₁+k₂φ₂ (37)

式中：φ₁為電流模型計(jì)算的轉(zhuǎn)子磁鏈，φ₂為電壓模型計(jì)算的轉(zhuǎn)子磁鏈。

當(dāng)j＝0時，k₁＝0，k₂＝1，φ＝φ₂，此時磁鏈估計(jì)模型為電流模型；當(dāng)j＝Δj時，k₁＝1，k₂＝0，φ＝φ₁，此時磁鏈估計(jì)模型為電壓模型。

如圖9所示，本發(fā)明控制對象單元拓?fù)鋱D，包含永磁同步電機(jī)，永磁同步電機(jī)的輸入端與雙電流環(huán)矢量控制單元的IGBT逆變器模塊的輸出端相連，含有U、V、W三相輸入線。

本發(fā)明基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度控制器，具有實(shí)時參數(shù)整定、電機(jī)轉(zhuǎn)速超調(diào)量小、響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)精度高，針對參數(shù)攝動和負(fù)載擾動魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。本發(fā)明不需要永磁同步電機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型，對參數(shù)、負(fù)載等各種擾動有著較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，動、靜態(tài)性能優(yōu)越，應(yīng)用前景廣闊。

最后說明的是，上面結(jié)合附圖通過優(yōu)選實(shí)施例做出了完整而清晰的描述，但并不能以此限定本發(fā)明型實(shí)施的范圍。對于本發(fā)明所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員，通過這些表述的指導(dǎo)而對本發(fā)明做出改進(jìn)和替代是有可能發(fā)生的，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對其作出各種各樣的簡單改變，但皆應(yīng)屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。