基于模糊神经网络的无刷直流电机控制系统

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1、基于模糊神经网络的无刷直流电机控制系统摘要：基于传统的PID控制，对无刷直流电机转速引入模糊控制，设计了模糊WD控制器。再将模糊控制与神经网络融合，使模糊规则、模糊推理和隶属度函数映射于BP网络的结构和参数中，提取模糊PID控制器的输入/输出数据，训练BP神经网络，构建模糊祌经网络（FNN）控制器，对无刷直流电机转速环实现了稳定控制。系统仿真结果表明模糊PID和模糊神经网络控制策略均优于传统PID控制，并使无刷电机控制系统的自适应能力、动静态性能以及抗负载扰动能力明显提高。关键词：无刷直流电机；PID；模糊控制；BP神经网络；模糊神经网络（FNN）中图分类号：TP393文献标识码：A文

2、章编号：1009-3044（2016）17-0185-03Abstract：BasedonthetraditionalPIDcontrol，thebrushlessdcmotorspeedtheintroductionofFuzzycontrol，FuzzyPIDcontrollerisdesigned.ThentheFuzzycontrolandneuralnetworkareintegrated，makethemembershipfunctionsandfuzzyrulesandfuzzyreasoningmappingofBPnetworkstructureandparamete

3、rs，extractingofFuzzyPIDcontrollerinput/outputdata，trainingtheBPneuralnetwork,constructionoffuzzyneuralnetwork(FNN)controller，thebrushlessdcmotorspeedloopstabilitycontrolisrealized.SystemsimulationresultsshowthatFuzzyPIDandFuzzyneuralnetworkcontrolstrategyissuperiortotraditionalPIDcontrol，andthea

4、daptiveabilityofthecontrolsystemofbrushlessmotor，thedynamicandstaticperformance，andobviouslyimprovetheabilitytoresistloaddisturbance.Keywords：Brushlessdcmotor；PID；Fuzzycontrol；BPneuralnetwork；fuzzyneuralnetwork(FNN)无刷直流电机的产生凭借其体积小、重量轻、结构简单、维护方便、运行可靠、效率高等诸多优点，在许多领域得到了广泛应用［1］。由于无刷直流电机调速控制系统是多变量、强耦

5、合的非线性系统，而传统的PID控制只适用于线性系统，并且主要依赖于系统精确的数学模型，在一些要求高精度、高性能的场合，PID调速己不能满足较高的控制要求。因此，研宄采用新型智能化控制方法提高控制系统的整体性能具有重要意义。模糊控制是智能控制的一个重要分支，它是一种以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的计算机控制［2-4］o人工神经网络是从微观结构和功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型，具有非线性、学习能力和自适应特征［5］。本文将模糊控制和神经网络控制相融合，优势互补，设计了一个模糊神经网络控制器对无数直流电机的转速环进行控制。通过仿真实验与传统PID控制进行比较研

6、究。1PID控制PID控制是将经过反馈后得到的误差信号分别进行比例、积分和微分运算叠加得到控制器输出信号。常规PID控制系统仿真模型如图1所示。式中，KP为比例系数，为积分时间常数，［t］为微分时间常数，三者都是可调参数。在实际应用中多是通过试凑法来确定PID的参数。2模糊PID控制器模糊控制器设计：结构如图2所示。输入为偏差e和偏差变化率［ec=de/dt］，输出量为实际控制量u。偏差E、EC、U的模糊子集均取：{NB,NM，NS,ZO,PS,PM,PB},论域均为［-6，6］，选取正态分布隶属度函数。当控制系统输入为2500rpm时，设置比例因子分别为［ke=0.0024］，［ke

7、c=0.000022］，［ku=416］。对应的模糊控制规则如表1所示。基于Matlab2009a软件环境，对无刷电机(BLDCM)和逆变器模型搭建Simulink仿真模型。BLDCM参数：额定功率P=lkW,额定转速［ne］=3000rpm,定子绕组相电阻R=2.875?，绕组自感L=8.5mH,互感M=1.2mH，转动惯量［J=0.008kg?m2］，极对数［p=4］。参数设置：给定2500rpm,采样周期［Ts=5X10-5s］，PID参