基于数据驱动的多电机同步系统建模与控制方法研究

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1、分类号I丛三垒三UDC受至!：三江荨大擎博士学位论文密级公珏编号■牌I基于数据驱动的多电机同步系统建模与控制方法研究MODELINGANDCoNTRoLAPPROACHESFORMULTI．MoTORSYNCHRoNoUSSYSTEMBASEDONDATA．DRlVEN申请学位级别蠖±学科(专业)皇力皇王皇皇力笾动论文提交日期论文答辩日期至QQ皇!】至!至至学位授予单位和日期答辩委员会主席评阅人独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容以外，本论文

2、不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：醐：叩亿月纠日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于

3、不保密囡。学位论文作者签名导师虢叫c习多扣签字日期沙叫年l≯月夕’目签字日期：炒9年-2，月1日江苏大学博士学位论文摘要多电机同步系统(Multi．motorSynchronousSystem)在现代工业生产中的应用越来越普遍。特别是在拉拔、纺织、印染、造纸、轧钢、冶金、数控加工等自动化生产过程中，为提高产品的产量和质量，要求多电机系统必须具有优越的同步协调能力和动静态性能。然而，多电机系统是多输入多输出、非线性、高阶、强耦合复杂控制系统，随着电机数量的增加，对于大规模的多电机系统，实际上很难获得精确的数学模型，传统的控制

4、方法已无法达到满意的控制效果。因此，如何从建模和控制两个方面探索新的方法，变得更为迫切。本文首先根据多电机构成机理，建立多电机同步系统机理模型。考虑到系统的复杂性，引用数据驱动原理和局部模型网络(LMN)建模方法，对原机理模型进行局部线性化，在此基础上提出了多电机动态矩阵同步控制方法(MDMC)。将RBF神经网络将其应用于逆的逼近和优化，以三台电机为对象，运用GGAP—RBF神经网络构造系统的逆，对三电机系统进行神经网络逆解耦控制。全文主要内容如下：(1)针对按转子磁场定向的物理模型三电机同步系统，对系统进行分解，建立了速

5、度和张力输出与各输入量之间的映射关系，进一步将系统简化为速度和张力模型。在此基础上，利用数掘驱动原理，对输入输出样本数据进行满意模糊C均值聚类(SFCM)，建立了不同工况下的局部线性子模型与其相应的调度函数，系统的全局模型是各个子模型的加权综合，从而得出速度和张力的全局模型。这种简化为先进控制器的设计奠定了模型基础。仿真结果表明，采用这种简化的模型能准确地拟合复杂多电机的非线性特性。(2)针对局部模型方法简化的多电机系统各线性子系统，以两台电机为研究对象，提出一种基于两电机系统多模型动态矩阵预测控制算法。在不同工况下，对各

6、子模型设计子控制器，并利用加权和形式构造全局控制器，在有约束的条件下，通过滚动优化的策略获得合适的控制增量。控制过程中，无需进行磁链观测。仿真研究结果验证了该算法的有效性。(3)针对MIMO非线性系统，介绍了可逆性原理及逆的构成，并对系统逆的构成做了进一步的探讨。对于难以用数学模型准确描述的逆模型，通过构基于数据驱动的多电机同步系统建模与控制方法研究造神经网络来逼近，构建伪线性解耦子系统。为方便分析，以三台电机为对象，论证了多电机系统的可逆性。借鉴广义RBF神经网络逆在线增加和修剪神经元的思想(GGAP．RBF)，提出了G

7、GAP．RBF神经网络逆的多电机同步控制方法。开环控制仿真结果表明，该方法计算量小，具有较好的动静态性能。(4)针对三台电机，需要对转子磁链进行辨识与控制，维持其恒定不变。基于数据驱动原理，采用相关信号激励三电机系统，把电机参数变化当做干扰项来处理，获得输入输出数据样本，运用满意G．K模糊聚类和局部模型网络方法，建立了磁链模型，较好地解决了因电机参数变动影响磁链准确观测的难题。仿真结果表明了磁链辨识的准确性。(5)以三台电机为研究对象，基于西门子S7．300PLC三电机同步系统试验平台上，进行协调同步控制试验。进行了基于G

8、GAP．RBF神经网络逆解耦控制实验。将神经网络在PLC上进行编程调试，设计全局控制器。结果表明，在稳态条件下，电机速度与张力可以完全解耦，与PID控制方法相比，有着优越的动静念性能。关键词：多电机同步系统；矢量控制；GGAP．RBF；神经网络逆；磁链观测；满意模糊聚类；局部模型网络；动态矩阵控制江苏大