异步电动机非线性解耦控制器的设计

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1、异步电动机非线性解耦控制器的设计第1期2006年2月I矿自动化No.IFeb・2006IndustryandMineAutomation文章编号：1671—251X(2006)01——0007—04陈爱丽，李明，倪红军(中国矿业大学信电学院，江苏徐州221008)摘要：文章针对转子磁场定向d—q坐标系下的4阶异步电动机的模型，运用非线性解耦线性化理论，把异步电动机调速系统分解成磁链和转速两个子系统，实现了磁链和转速的完全解耦。采用调节器最佳整定方法，设计了磁链和转速控制器。仿真结果证明该控制器具有良好的稳、动态性能，能对磁链和转速进行高性能的控制。

2、关键词：异步电动机；非线性；PI控制器中图分类号：TM343；TP271文献标识码：ADesignofNonlinearDecouplingContro1leroflnductionCHENAi1i,LIMotorMing,CUMT.・(Cpee收稿日期:1021作者简介:陈爱丽（82).女，江苏盐城人，硕士研究生，研究方向为电力电子、智能控制,••……【，，•'，I,•的误差；乱=（d女go）oo（l—oo）,Z是输岀层中第八个节点的实际输岀，d+是该节点的期望值。当使用冲量时，则利用F式来调整权值：W。（月+1）一W。（”）口[w。(n)一Wi

3、(n式中：n为动量因子，0V口VI。(5)按上述公式计算总误差E.并返回(2)步重1)］FC的静态误差，具有良好的动态响应和静态特性。同时，由于采用了神经网络来记忆规则和进行模糊推理，因此，可以利用更多的经验规则，由丁二神经网络具有容错能力，所以，即使有少量的错误信息也能在训练过程中自动排除。由仿真可知，计算值的误差较小，得到了令人满意的结果，因而证明r前面建立的模糊神经网络控制模型的可行性和正确性。该系统在应用屮可不断复计算，直至误差EWe,满足要求为止。4仿真与结论考虑到输油系统是一个非线性、时变和大滞后的过程，给出了基于流量反馈控制的模糊神经

4、网络控制器的设计方案，并给出了神经网络的学习算法。提高精度。具有较高的使用价值和广阔的应用前景。参考文献［】］芈士勇.模糊控制?神经控制和智能控制论［M］.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1998・利用神经网络的自学习能力，不断修改网络权值和隶属度函数的参数,以达到在线修改模糊推理规则的目的，能够满足系统控制的实时性和准确性。针对流量反馈闭环控制的方程G(5),进行了仿真，通过一组样本对｝。£络进行了离线训练.网络经过6[2]章卫国，杨向忠•模糊控制理论与应用[M].西安：西北工业大学岀版牡，1999.1s]孙增圻.智能拧制理论与技术[M].北京：清

5、华大学出版社，】997.r43张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].上海；复旦大学出版社，1992.[5]焦李成.神经网络系统理论EM].西安：西安电子科技大学出版社，199i.000次训练，误差＜0・02o通过仿真可以知道，FNNC控制比FC上升速度快，且无超调；消除了万方数据?8?工矿自动化thefourordermodelof1006年2月inductionmotorunderthefie1d—orientedd—qnon1ineardecouplingbasedtooame•TheinductionmotormtWOindependys

6、tem.Optandwedneeear,PicO引言为了能得到与直流电动机调速系统相似的控制性能，F.Blasehke等人于20世纪70年代提出了基于转子磁场定向的矢量控制方法，实现磁链和转速的部分解耦。但该控制方法只是实现了磁链和转速稳态时的部分解耦，而且电压与电流之问仍存在较强的耦合一“。这些耦合不但影响了系统性能的提高，同时也造成了PI控制器的参数整定困难。目前，国内外学者对此进行了大量的研究，提出了许多解耦控制方法，以实现磁链和转速的完全解耦。例如，基于微分几何的非线性状态反馈线性化方法.输人一输出解耦控制方法等。但这些方法中，有些理论工具

7、复杂.不便掌握；有些控制器设计复杂，计算量较大。在简化拄制器没计的前提下，本文针对转子磁场定向d—q哩标系下的4阶异步电动机的模型，运用非线性解耦线性化理论，把异步电动机调速系统分解成磁链和转速两个子系统.实现了磁链和转速的完全解耦。采用调节器最佳整定方法，殴计了磁链和转速控制器。仿真结果表明该控制器具有良好的稳、动态性能，能对磁链和转速进行高性能的控葡I。1异步电动机的数学模型异步电动机的特性可以用在磁场定向dq坐标系下的4阶模型來描述。其状态方程为X—Ax+11师(1)式中:X一[j。d••岫i,Hrd・H,。]7“=[“d,%o]'五+面'R

8、：J1:R,o面一d.,Lr"toR,Io一mc墨+差卜去”差kR丁Ro万方数据警山一，鲁f0If00dL8电磁转矩方程为