無傳感器永磁同步電動(dòng)機(jī)伺服系統(tǒng)的智能自適應(yīng)魯棒控制研究.pdf

1、無傳感器控制是永磁同步電動(dòng)機(jī)(PMSM)控制系統(tǒng)的重要研究方向，省去了位置和速度傳感器，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，提高了可靠性，降低了成本，但這些優(yōu)勢(shì)是以增加計(jì)算復(fù)雜性和犧牲控制性能為代價(jià)的，因此目前尚處于研究階段，只能在要求不太高的場(chǎng)合中應(yīng)用。準(zhǔn)確地估計(jì)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，以及找到理想的控制器設(shè)計(jì)方法是無傳感器PMSM控制研究的重要問題。然而，系統(tǒng)參數(shù)不確定性和外界擾動(dòng)會(huì)導(dǎo)致估計(jì)與控制結(jié)果的非收斂性或振動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)等智能控制方法

2、為解決被控對(duì)象存在復(fù)雜性、時(shí)變性和不確定性而獲得高性能控制效果提供了有力技術(shù)支撐。當(dāng)前很多學(xué)者提出了多種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)無傳感器PMSM的自適應(yīng)魯棒估計(jì)及控制的方法，但還沒解決下面的幾個(gè)問題:當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在控制器與估計(jì)器的設(shè)計(jì)時(shí)，消除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)誤差對(duì)控制結(jié)果的不良影響;當(dāng)利用系統(tǒng)模型進(jìn)行魯棒位置和速度估計(jì)時(shí)，不是針對(duì)一兩個(gè)參數(shù)不確定性的魯棒性，而是實(shí)現(xiàn)針對(duì)整個(gè)參數(shù)不確定性的魯棒性;當(dāng)利用粒子群算法優(yōu)化模糊PI控制器的參

3、數(shù)時(shí)，避免該算法容易陷入局部最優(yōu);當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在控制器設(shè)計(jì)時(shí)，找到對(duì)無傳感器PMSM最合適的自適應(yīng)魯棒控制律，并計(jì)算最佳學(xué)習(xí)速率。為了解決以上問題，并實(shí)現(xiàn)智能自適應(yīng)魯棒控制的無傳感器PMSM伺服系統(tǒng)，本文主要工作如下：
　　1.針對(duì)無傳感器PMSM的自適應(yīng)魯棒轉(zhuǎn)子速度估計(jì)問題，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)觀測(cè)器的速度估計(jì)方案。此方案通過自適應(yīng)觀測(cè)PMSM控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)，消除系統(tǒng)參數(shù)不確定性和負(fù)載擾動(dòng)對(duì)速度估計(jì)的影響。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于

4、構(gòu)成自適應(yīng)觀測(cè)器時(shí)在一定程度上具有重構(gòu)誤差，其對(duì)速度估計(jì)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)與非收斂性，因此提出了自適應(yīng)律和魯棒補(bǔ)償方法來消除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)誤差對(duì)速度估計(jì)的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒速度估計(jì)器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)觀測(cè)器辨識(shí)出來的系統(tǒng)狀態(tài)變量來估計(jì)轉(zhuǎn)子速度。轉(zhuǎn)子位置是通過積分速度估計(jì)得到的。仿真結(jié)果表明，所提出的速度和位置估計(jì)方案不僅能有效、快速地估計(jì)轉(zhuǎn)子速度和轉(zhuǎn)子位置，而且能滿足魯棒性和漸近收斂性。
　　2.針對(duì)無傳感器PMSM的魯棒轉(zhuǎn)子位置估計(jì)問

5、題，提出了一種基于PMSM復(fù)數(shù)模型的魯棒位置估計(jì)方案。該方案通過復(fù)數(shù)分析把位置估計(jì)結(jié)果分離成實(shí)部和虛部的特性，消除整個(gè)系統(tǒng)不確定性對(duì)位置估計(jì)的影響。本方法是一種基于電動(dòng)機(jī)物理模型的魯棒位置估計(jì)方法。所估計(jì)的位置值被實(shí)部與虛部分開，實(shí)部表示的是實(shí)際位置估計(jì)值，虛部表示的是由于系統(tǒng)不確定性產(chǎn)生的位置估計(jì)誤差值。為了使估計(jì)誤差為零，位置型PI控制器應(yīng)用于位置估計(jì)器的虛部，因此估計(jì)誤差收斂到零。此方法只能在包括低速的額定速度領(lǐng)域里滿足魯棒性，因

6、為弱磁通區(qū)域的退磁影響整個(gè)估計(jì)策略。為了保證此方案在弱磁通區(qū)域里的可行性和魯棒性，引入擴(kuò)展卡爾曼濾波器作為自適應(yīng)控制方法對(duì)永磁磁鏈進(jìn)行辨識(shí)。轉(zhuǎn)子速度是通過微分位置估計(jì)得到的。仿真結(jié)果表明，所提出的方案在整個(gè)控制領(lǐng)域內(nèi)能夠有效、快速地估計(jì)轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)子速度。
　　3.針對(duì)基于模糊理論的無傳感器PMSM的自適應(yīng)魯棒速度控制器設(shè)計(jì)問題，提出了一種基于自適應(yīng)粒子群算法的模糊PI控制器參數(shù)優(yōu)化的方法。為了避免模糊隸屬函數(shù)參數(shù)的約束條件使粒子

7、群搜索空間變小，并粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)，本文提出了一種新的粒子構(gòu)成方法。此粒子在范圍[0，1]內(nèi)完全具有遍歷性，這時(shí)通過本文提出的參數(shù)決定方法，模糊隸屬函數(shù)的參數(shù)不需要任何計(jì)算負(fù)擔(dān)，而直接滿足模糊隸屬函數(shù)的參數(shù)所需滿足的順序條件，還為找到最優(yōu)的隸屬函數(shù)參數(shù)提供了最大的粒子群搜索空間。為了提高參數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)率，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)PSO算法。仿真結(jié)果表明，所提出的優(yōu)化方案使PMSM控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和魯棒性。
　

8、　4.針對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的無傳感器PMSM的自適應(yīng)魯棒速度控制器設(shè)計(jì)問題，提出了一種基于遞歸Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RENN)的PMSM速度控制器設(shè)計(jì)方案。此方案通過改進(jìn)的RENN結(jié)構(gòu)和適合于無傳感器PMSM動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)律，克服系統(tǒng)參數(shù)不確定性和負(fù)載擾動(dòng)對(duì)速度跟蹤控制的影響。所提出的自適應(yīng)魯棒控制器由RENN控制器和補(bǔ)償控制器組成。RENN控制器用于估計(jì)理想的PMSM速度控制器。補(bǔ)償控制器用于消除誤差，此誤差包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似誤差以及理想控

9、制器輸出與實(shí)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器輸出之間的誤差。根據(jù)Lyapunov理論，證明了基于所提出的自適應(yīng)律的自適應(yīng)RENN速度控制器的穩(wěn)定性，并跟蹤結(jié)果的漸近收斂性。
　　5.針對(duì)提高自適應(yīng)RENN速度控制器的自適應(yīng)性能的問題，提出了一種最佳學(xué)習(xí)速率算法。此方法通過考慮系統(tǒng)跟蹤誤差和RENN重構(gòu)誤差的現(xiàn)狀，提高RENN的學(xué)習(xí)速率。首先，提出了一種最適合于RENN的新型在線訓(xùn)練算法。接下來，為了提高權(quán)值學(xué)習(xí)的精度和速率，提出了一種最佳學(xué)習(xí)速率