改进型神经元pid永磁同步电机控制策略研究

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1、改进型神经元PID永磁同步电机控制策略研究姚江云（广西科技大学旎山学院广西柳州545616）摘要：设计了具有参数自整定、最优化功能的改进型神经元PID控制器，并应用到PMSM控制系统的设计中。最后利用MATLAB/SIMULINK建立了系统仿真模型，仿真试验表明：相比于神经元PID控制，改进后的控制策略可显著提高系统快速性、精确性和鲁棒性。关键词"神经元PID控制器，二次型性能指标，永磁同步电机，控制策略0引言目前，对永磁同步电机控制方法的研究已非常多，主要分为以下三方面：针对闭环调节器的研究，针对电机自身控制的研究，针对信号反馈技术的研究，木文主要对闭环调节器进行改进研究。PID控制器以

2、其结构简单、工作可靠、稳定性好的特点，在控制领域内被广泛使用［口。对于低阶线性系统，PID控制更具有非常高的性价比，而永磁同步电机具有非线性、强耦合、高阶的特性，难以建立精确的数学模型，运行工况复杂，存在负载扰动、噪声干扰，参数突变等情况。传统的参数固定的PID控制器以被控对象的数学模型为设计依据，是一种线性控制，无法很好地满足存在严重非线性的永磁同步电机控制系准确度高、响应速度快、鲁棒性好的基木控制要求。木文针对神经元PID控制的不足，利用线性二次型最优控制算法对神经元PID控制参数进行优化，更好的提高控制性能。然后建立PMSM控制系统模型,将设计好的改进型神经元PID控制算法应用到永磁

3、同步电机的控制中，建立PMSM控制系统模型，并进行仿真试验，分析其控制策略的有效性。1永磁同步电机建模永磁同步电机具有结构简单，运行可靠，体积小，效率高，转矩电流比高,转动惯量低等显著优点［2］。在高精度、高可靠性、宽调速范围的伺服系统中,应用领域逐步扩大，然而永磁同步电机是一个强耦合、非线性、变参数的复杂对象，控制系统受外部负载扰动、电机参数变化、非线性动态等不确定性的影响，对于其控制系统的设计提岀了更高的要求，先进控制策略的应用将显得更为迫切。2神经元PID控制算法的改进设计2.1神经元PID控制算法神经元PID控制器是神经网络与传统PID控制相结合的产物，相比于传统PID控制，它具有

4、在线学习、参数可调、结构简单等优点。单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的，权系数的调整是按有导师的Hebb学习规则实现的，单神经元自适应PID控制器的结构如图1所示。图中转换器的输入为系统给定r(k)和系统输出y(k),输出xl,x2,x3为单神经元学习控制所需的状态量。2.2改进型神经元PID控制算法在神经元学习算法中，本文借助最优控制理论中二次型性能指标的思想，在加权系数的调整中引入二次型性能指标，即使输出误差和控制量增量的加权平方和为最小来调整加权系数，从而间接地实现了对输出误差和控制量增量的约束控制。所谓改进型神经元PID控制即在原有算法的基础上让神

5、经元PID控制器的加权系数Wi(k)按某一性能指标为最小来调整，以实现参数的自动寻优。输入状态变量xl(k)、x2(k)、x3(k)及控制量u(k)都不变,如式(5)、(7)o式(10)中b0为输出响应的第一个值。分别为积分、比例、微分的学习速率，K为神经元比例系数且K>O,对积分、比例、微分分别采用了不同的学习速率，以便对不同的权系数风别进行调整。K值的选择非常重要，K值越大，则快速性越好，但超调量大，其至可能使系统不稳定。K值选择过小，会使系统的快速性变差。3改进型神经元PID在PMSM控制中的应用3.1改进型神经元PID控制器模型的建立由于改进后的神经元PID控制器很难用Sim

6、ulink现有模块搭建，这里采用编写S・函数的方式进行构建。具体方法为:将改进型神经元PID控制算法采用Matlab语言编写编写成S・函数，然后在Simulink中直接调用该S■函数模块即可。3.2整体控制系统的仿真为了初步验证本算法的有效性，只在速度环上应用本算法，而电流环任然采用传统PI控制，在Simulink环境下建立仿真模型，进行仿真实验。仿真系统中所用电机参数为：额定功率PN=1KW,额定转速nN=2200r/min,定子电阻Rs=0.95Ω,永磁体磁链Ψf=0.2452Wb,定子d-q轴电感Ld=3.5mH,Lq=15mH,定子转动惯量J=0.002kg.m

7、A2,电机极对数P二4.图3为神经元PID控制以及改进后的神经元PID控制下的PMSM转速控制响应曲线，可以看出，虽然神经元PID控制仅有微小的超调量，但快速性较差，改进后的神经元PID控制通过不断地调整参数，不仅进一步减少了系统超调量，还人人加快了响应速度。图4是加入随机扰动之后的转速响应曲线，在0.2s、0.5s和0.8s时分别加人强干扰指令，从图中可以看出在连续不断的随机干扰下，输出始终保持稳态，具有较好的自适应能