基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计

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1、第29卷增刊南京理工大学学报Vol.29Supp2005年10月JournalofNanjingUniversityofScienceandTechnologyOct.2005基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计沈艳霞，江俊，纪志成(江南大学电气自动化研究所，江苏无锡214122)摘要:在永磁同步电机矢量控制系统中，采用递归神经网络控制器作为速度控制器来模拟在电机参数变化和负载扰动下的最优速度输出。神经网络采用扩展卡尔曼滤波方法实现在线训练，并在Lyapunov稳定性意义下对网络的学习率进行了分析。该神经网络矢量控制系统具有良好的动、静态特性，同时在变速和变负载情况下效果理想

2、。该方法在一台1.2kW永磁同步电机驱动系统上验证通过。关键词:永磁同步电机;递归神经网络;扩展卡尔曼滤波中图分类号:TM341文献标识码:A文章编号:1005一9830(2005)S0一0073一04DesignofPermanentMagnetSynchronousMotorControllerBasedonRecurrentNeuralNetworkSHENYan-xla，JIANGJun，JIZhi-cheng(InstituteofElectricalAutomation,SouthernYangtzeUniversity,Wuxi214122,China)Abstra

3、ct:Anovelvectorcontrolmethodofapermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)usingrecurrentneu-ralnetwork(RNN)ispresented.TheRNNcontrollerisusedasaspeedcontrollertomimicanoptimizedspeedoutputundertheconditionofmotorparametersvariationsandloadperturbation.TheRNNistrainedonline场us-ingtheextendedKalmanfi

4、lter(EKF)algorithm,andthelearningratesareobtainedinthesenseofLyapunovstabilitytheory.TheproposedRNNvectorcontrollerhasshowngoodperformanceinthetransientandsteadystates,andalsoateithervariable-speedoperationorloadvariation.Thevalidityandtheusefulnessofthepro-posedalgorithmarethoroughlyverified

5、withexperimentsonfullydigitalized1.2kWPMSMdrivesystems.Keywords:permanentmagnetsynchronousmotor;recurrentneuralnetwork;extendedKalmanfilter在电机驱动控制系统中，依据经典的以及现代控制对象，因此能够在处理一些不精确性和不确定控制理论提出的控制策略很大程度上都依赖于电机性的问题中获得较好的效果。文献[1」中，PVas对模型，当模型参数动态变化或受到外部扰动影响时，智能控制方法引人交流驱动控制系统做了颇为详细系统性能将受到影响。由于智能控制方法不依

6、赖于的研究。收稿日期:2005一06一07基金项目:江苏省高技术研究计划(工业)(BG2005014)作者简介:沈艳霞(1973一)，女，山东淄博人，副教授，博士，主要研究方向:电力电子与电气传动，E一二1:shenyanxia@tom.com;通讯作者:纪志成(1959一)，男，浙江杭州人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向:电力电子与电气传动，E一二1:zcji@sytu.edu.en.南京理工大学学报第29卷增刊神经网络具有良好的非线性逼近和自学习能中由于存在输出变量到输人端的反馈，因而其变量力，在非线性系统的建模、辨识与控制中得到了广泛中包含时间延时网络，是真正的动态网

7、络系统。与静的应用。然而绝大部分的研究和应用主要集中在静态神经网络相比，递归网络不需要预先假定系统的态神经网络建模和控制上，系统的学习过程就是基阶次，为动态系统的辨识与控制开辟了一个极有前于误差的权值优化过程，如BP算法及其改进型。途的领域。动态递归神经网络由于其固有的反馈结与静态神经网络相比，递归神经网络具有逼近系统构，往往只需单层的网络就可以表达复杂的动态系的动态过程，并且可以由Lyapunov理论和其他方法统，逼近系统的动态过程。对其稳定性和收敛性进行分析[2,3]，同时，