無速度傳感器感應(yīng)電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制理論研究.pdf

1、本論文以無速度傳感器感應(yīng)電機(jī)控制系統(tǒng)為主要研究對(duì)象,從轉(zhuǎn)子磁鏈估計(jì)、轉(zhuǎn)速估計(jì)、感應(yīng)電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制及其應(yīng)用等四個(gè)方面提出了一些新的方法。
　　 對(duì)于轉(zhuǎn)子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩未知的情況,提出了一種滑模變結(jié)構(gòu)方法估計(jì)轉(zhuǎn)子磁鏈,并改進(jìn)了其純積分算法,使之可以抑制直流干擾。仿真驗(yàn)證了這種方法具有較高的估計(jì)精度。
　　 提出了一種可以估計(jì)轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)速的觀測(cè)器及相應(yīng)的算法。仿真研究表明,本文提出的算法對(duì)定子電阻、轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)

2、速的估計(jì)很精確。對(duì)于轉(zhuǎn)子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩未知的情況,用電壓模型估計(jì)轉(zhuǎn)子磁鏈,將磁鏈參考量注入交流信號(hào)估計(jì)轉(zhuǎn)子電阻,分析了注入交流信號(hào)的原因,由感應(yīng)電機(jī)靜止坐標(biāo)系模型推出轉(zhuǎn)速估計(jì)表達(dá)式,再將估計(jì)的轉(zhuǎn)子電阻代入其中估計(jì)轉(zhuǎn)速。經(jīng)仿真,轉(zhuǎn)子電阻和轉(zhuǎn)速的估計(jì)精度較高。為了提高該方法的估計(jì)精度,提出了一種精確計(jì)算的方法,該方法用電壓模型估計(jì)轉(zhuǎn)子磁鏈,然后根據(jù)感應(yīng)電機(jī)的靜止坐標(biāo)系模型推出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子電阻的方程,根據(jù)這兩個(gè)方程解出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子電阻的表達(dá)式。分

3、析了這兩個(gè)量的表達(dá)式的成立條件,給出了它們的表達(dá)式分母為零的處理辦法。仿真研究表明,所提出的方法能準(zhǔn)確的估計(jì)感應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子電阻。
　　 為了解決轉(zhuǎn)子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩未知的感應(yīng)電機(jī)控制問題,在避免直接解復(fù)雜的HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式的情況下,用反步法(Backstepping)設(shè)計(jì)了一種L2-增益魯棒控制方案。其中,為了避免反步法帶來“項(xiàng)的爆炸(Explodeof Terms)”問題,采用了動(dòng)

4、態(tài)面控制方法(Dynamic Surface Control Technique)。在外環(huán)控制器中引入魯棒項(xiàng),抑制不確定參數(shù)對(duì)控制系統(tǒng)造成的影響,并且用Lyapunov定理和HGI不等式證明了系統(tǒng)具有小于等于正的常數(shù)γ的L2-增益。仿真研究表明,用所提出的控制方案比不用魯棒控制項(xiàng)的控制系統(tǒng)跟蹤精度和魯棒性更好。
　　 本論文提出了一種感應(yīng)電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)L2-增益魯棒自適應(yīng)控制方法,該方法用RBF(Radial Basis Fun

5、ction)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償轉(zhuǎn)子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的不確定性。在沒有解HJI不等式的情況下,基于反步法設(shè)計(jì)了控制器。提出了用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)的投影算法。用Lyapunov定理和HJI不等式證明了系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性。然后,針對(duì)這種方法有失控的情況,提出了一種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)L2-增益魯棒自適應(yīng)控制方法。在沒有解HJI不等式的情況下,采用反步法設(shè)計(jì)了控制器。考慮了由感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的不確定性造成的擾動(dòng),采用RBF制器。考慮了由感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)

6、子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的不確定性造成的擾動(dòng),采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來補(bǔ)償這些擾動(dòng)。將感應(yīng)電機(jī)基于轉(zhuǎn)子磁鏈定向的兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系模型各個(gè)狀態(tài)變量的跟蹤誤差和各RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值向量的跟蹤誤差看作整個(gè)控制系統(tǒng)的狀態(tài)變量,提出了一種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的δ-修正算法。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的表達(dá)式中引入了放大因子,以減少整個(gè)控制系統(tǒng)的評(píng)價(jià)信號(hào)范數(shù)。用Lyapunov定理和HJI不等式證明了整個(gè)控制系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性。這兩種控制方法都與本論文提出的第三種轉(zhuǎn)速估計(jì)方

7、法聯(lián)用。仿真結(jié)果表明,所提出的控制方法對(duì)所考慮的感應(yīng)電機(jī)的不確定性具有很高的動(dòng)態(tài)性能并具有很強(qiáng)的魯棒性。
　　 針對(duì)感應(yīng)電機(jī)定子電阻和負(fù)載轉(zhuǎn)矩參數(shù)的不確定性,提出了感應(yīng)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制方法。定義了特定的狀態(tài)變量跟蹤誤差。用反步法設(shè)計(jì)了一種可以將各狀態(tài)變量跟蹤誤差和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各權(quán)值限制在規(guī)定范圍內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制器,提出了另一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的改進(jìn)的δ-修正算法。用Lyapunov定理證明了該控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這

8、種控制方法與本論文提出的第一種轉(zhuǎn)速估計(jì)方法聯(lián)用。仿真結(jié)果表明,所提控制系統(tǒng)有高的跟蹤性能和強(qiáng)的魯棒性。
　　 針對(duì)有非最小相位特性的二階DC/DC(直流/直流)變換器平均值模型,以Buck-Boost變換器為典型例子,提出了一種非線性反饋?zhàn)鰞?nèi)環(huán)控制器,來控制電感電流,用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為自適應(yīng)機(jī)構(gòu),提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制器作為電壓外環(huán)控制器,控制其輸出電壓,并用Lyapunov定理證明了這一系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,

9、提出的控制器具有很好的動(dòng)態(tài)性能和很強(qiáng)的魯棒性。對(duì)于一類具有三角結(jié)構(gòu)的SISO(Single Input Single Output)的不確定非線性系統(tǒng),在沒有解HJI不等式的情況下,用反步法和動(dòng)態(tài)面控制法設(shè)計(jì)了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償未知非線性的L2-增益魯棒自適應(yīng)控制器。合理的選擇了L2-增益性能指標(biāo),將被控系統(tǒng)各個(gè)狀態(tài)變量的跟蹤誤差和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各權(quán)值的跟蹤誤差看作整個(gè)控制系統(tǒng)的各個(gè)狀態(tài)變量。提出相應(yīng)的改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值δ-修正算法。在神經(jīng)