两电机变频系统神经网络广义逆解耦控制

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1、*两电机变频系统神经网络广义逆解耦控制刘平原刘国海沈跃王富良江苏大学摘要：两电机变频调速系统是一个MIMO非线性强耦合的控制系统。神经网络广义逆控制方法不但可以实现MIMO系统的线性化与解耦，而且通过合理地调节广义逆系统的参数，可以使解耦后的SISO系统具有开环稳定的特性，从而有利于系统的综合。对变频器工作在矢量控制方式下的系统数学模型进行广义逆存在性分析，进而导出系统的广义逆数学表达式。进一步构造神经网络广义逆系统串联在两电机系统之前，组成基于广义逆的伪线性复合系统。分别研究了伪线性复合系统的开环特性和闭环特性，仿真结果表明神经网络广义逆控制方法不但可以实现系

2、统速度张力的解耦控制，而且可以使伪线性化后的速度和张力子系统开环稳定，附加闭环控制器的问题就迎刃而解。关键词：神经网络广义逆解耦张力控制DecouplingControlofTwoMotorVariableFrequencySystemBasedonNeuralNetworkGeneralizedInverseLiuPingyuanLiuGuohaiShenYueWangFuliangAbstract：Twomotorvariablefrequencyspeed-regulatingsystemisaMIMO,nonlinear,andhighcouplingc

3、ontrolsystem.Beingrightlydesigned,thegeneralizedinversecantransformtheMIMOnonlinearsystemintoanumberofSISOlinearsubsystemswithopen-loopstability,andthenbenefitstheintegrationofthistensioncontrolsystem.Thegeneralizedreversibilityofthistwomotorsystemworkingonvectorcontrolmodewastestifi

4、ed.Consequently,apseudo-linearsystemwascompletedbyconstructinganeuralnetworkgeneralizedinversesystemandcombiningitwithtwomotorsystem.Boththeopen-loopandtheclosed-loopcharacteristicsofthispseudo-linearsystemwereanalyzedbysimulation.Thesimulationresultsdemonstratethatdecoupingcontrolwi

5、thopen-loopstabilityofspeedandtensioncanbereachedbyneuralnetworkgeneralizedinversecontrolmethod.Keywords：neuralnetworkgeneralizedinversedouplingtensioncontrol61引言多电机变频调速系统在现代工业生产中得到了广泛应用，高性能的同步协调控制可以提高纺织、冶金、机械、造纸、印刷等行业产品的质量和成品率。工业生产中的控制系统往往属于多变量控制系统，如何解决这类非线性强耦合的复杂控制系统的控制问题，成为当今电力拖动系

6、统研究的重点[1~4]。参考文献[3]使用变增益智能控制方法实现了纺织机械两电机系统张力的恒定控制。参考文*教育部博士总基金资助项目（20050299009）献[4]6采用对角递归神经网络实现了活套系统高度和张力的解耦控制。参考文献[5]通过应用递推最小二乘法在线辨识电机速度实现了金属拉丝收卷机恒张力控制。以上诸方法均需系统的精确数学模型。参考文献[1]使用神经网络逆系统方法实现了两电机变频调速系统速度与张力的解耦控制，克服了上述缺点。基于逆系统方法的伪线性复合系统可看作由多个单输入单输出的积分型子系统组成，这些积分型子系统是开环不稳定的。那么能否使伪线性复合系

7、统的输入输出关系具有开环稳定的线性传递关系那？广义逆系统与原系统构成的伪线性复合系统，不但可以实现原系统的线性化与解耦，而且通过合理地调节广义逆系统的参数，合理配置伪线性子系统的极点，从而使子系统具有开环稳定特性，有利于系统的综合[5]。论文尝试采用神经网络广义逆控制方法实现两电机变频系统的张力速度解耦控制。2神经网络广义逆方法[5]具有q维输入向量、q维输出向量的MIMO非线性系统输入输出微分方程可以由下式表示：式中：当系统的向量相对阶存在且满足(n为非线性系统的阶数)的情况下，状态方程描述的非线性系统可以转化为输入输出方程描述的非线性系统。另外，在向量相对阶

8、等于向量本阶性的情况下，