基于自适应drnn的无刷直流电机控制方法研究

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1、基于自适应ＤＲＮＮ的无刷直流电机控制方法研究———王立标李军范剑等基于自适应ＤＲＮＮ的无刷直流电机控制方法研究王立标李军范剑李绣峰台州学院，台州，３１８０００摘要：针对无刷直流电机速度控制存在高度非线性特性，提出了基于自适应ＤＲＮＮ（ｄｉａｇｏｎａｌｒｅ－ｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）的“前馈＋反馈”控制方法。反馈控制器以目标转速与实际转速的误差为输入量，采用ＰＩ控制来提高控制系统的稳定性。前馈控制器采用ＤＲＮＮ，以反馈控制器的输出作为性能误差进行自适应控制，以提高控制系统的瞬态响应性能。仿真和实验结果表明：该控制系统能较好地跟踪目

2、标转速，在突变负载扰动下，能有效地改善相电流波形，降低电机电磁转矩脉动，而且该控制系统具有较强的鲁棒性。关键词：无刷直流电机；自适应；ＤＲＮＮ；鲁棒性中图分类号：ＴＭ３８３文章编号：１００４—１３２Ｘ（２０１１）１９—２３３７—０４ＳｔｕｄｙｏｎＣｏｎｔｒｏｌＭｅｔｈｏｄｏｆＢｒｕｓｈｌｅｓｓＤＣＭｏｔｏｒｓＢａｓｅｄｏｎＳｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅＤＲＮＮＷａｎｇＬｉｂｉａｏＬｉＪｕｎＦａｎＪｉａｎＬｉＸｉｕｆｅｎｇＴａｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｚｈｏｕ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，３１８０００Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｂｒｕｓｈｌｅ

3、ｓｓＤＣｍｏｔｏｒｓｐｅｅｄｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｈｉｇｈｌｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅＤＲＮＮｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃｏｎｓｉｓｔｅｄｏｆａＰＩｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｎｄａｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅＤＲＮＮｆｅｅｄ－ｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．ＴｈｅＰＩｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｕｓｅｄｔａｒｇｅｔｓｐｅｅｄａｎｄａｃｔｕａｌｓｐｅｅｄｅｒｒｏｒｆｏｒｉｎｐｕｔｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆ

4、ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｆｅｅｄ－ｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ－ｌｅｒｗａｓｔｒａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｏｕｔｐｕｔｓａｓｌｅａｒｎｉｎｇｅｒｒｏｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｒａｎｓｉｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｃａｎｔｒａｃｋｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｐｅｅｄ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｏｒｑｕｅｒｉｐｐｌｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｗａｖｅ

5、ｆｏｒｍｕｎｄｅｒｌｏａｄｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ，ｗｈｉｃｈｈａｓｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｒｕｓｈｌｅｓｓＤＣｍｏｔｏｒ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ；ｄｉａｇｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＲＮＮ）；ｒｏ－ｂｕｓｔｎｅｓｓ０引言来弥补传统ＰＩＤ控制器在非线性控制能力方面无刷直流电机（ｂｒｕｓｈｌｅｓｓＤＣｍｏｔｏｒｓ，ＢＬＤ－的不足，提高了无刷直流电机速度控制系统的品ＣＭ）具有非常优秀的线性机械特性，且具有调速质和鲁棒性。范围宽、启动转矩大、控制电路简单等优点，一直针对无刷直流电机的速度控

6、制存在强耦合、［１］广泛地应用于各种驱动装置和伺服系统中。但高度非线性的问题，本文提出了一种基于自适应是，由于电枢反应的非线性、转动惯量和电阻的变ＤＲＮＮ（ｄｉａｇｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）的“前化，使得无刷直流电机成为一种多变量、高度非线馈＋反馈”控制方法。反馈控制采用传统ＰＩ控［２］性系统，采用经典ＰＩＤ控制器难以获得较高的制，前馈控制采用ＤＲＮＮ控制。调速精度和性能。随着先进控制理论的发展，自适应控制、滑模变结构控制、模糊控制和神经网络１无刷直流电机的数学模型控制等方法已被广泛应用于无刷直流电机控制本文直接利用

7、电机相变量来建立无刷直流电中。文献［３］设计了基于ＲＢＦ网络的滑模变结构机的数学模型，忽略齿槽效应、磁路饱和和电枢反控制方法，降低了滑模变结构控制中的“抖振”现应，此时无刷直流电机的等效电路图如图１所象，提高了系统的稳定性。文献［４］提出了一种基［８］示。于模糊调整的免疫反馈ＰＩＤ控制，即利用传统ＰＩＤ控制系统结构简单、易于工程实现等优点，又利用具有较高非线性控制能力的模糊控制方法提高了控制器的抗干扰能力。文献［５－７］引入了具有很强的非线性逼近功能的神经网络控制方法，收稿日期：２０１０—１１—２３图１无刷直流电机等效电路图中国机械工程第２２卷

8、第１９期２０１１年１０月上半月由相变量直接状态变量法描写的无刷直流电机的电压方程为熿ｕａ燄熿Ｒｓ００燄熿ｉａ燄熿ｅａ燄ｕｂ＝０Ｒｓ０ｉｂ＋ｅｂ＋燀ｕｃ