神经模糊算法及其在变频调速中的应用研究

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1、神经模糊算法及其在变频调速中的应用研究.科'梁文林彳厦门361005)洛阳471039)李绍滋'丁1(厦门大学计算机科学系2(北京理工大学自动控制系北京100081)"(洛阳工学院电气工程系摘要针对变频调速系统的控制问题，提出了神经模糊控制策略•并将其应用到了交流变频调速系统的实验中。结果表明•神经模糊控制器不仅具有令人满意的静、动态性能，而且具有很强的鲁棒性和自适应性。关键词变频调速(VVVF)神经网络模糊控制TheResearchonNeural-fuzzyControllerandit'sApplicationinVVVFSystemLiShaozi1DingKc2LiangWcnlin

2、3}(ComputerScienceIdepartmentXiamen[UniversityXiamen361005.China)CPheDepartmentofAutomaticControl-BeijingInsliluleojTechnology,Beijing100081^China)3{TheDepartmentofElectricalEngineering•LuoyangInstituteofTechnology^Luoyang471039.China)AbstractThispaperpresentstheneural-fuzzycontrollingalgorithmtores

3、olvetheprobleminVVVFsystemandappliesitinthetestforVVVFsystem.Resultsoftheresearchshowthatneuralfuzzycontrollerhasnotonlystaticanddynamicperformance•butalsohighrobustnessandadaptiveability.KeywordsVVVFNeuralnetworkFuzzycontrolIf8()年代以来，交流调速系统已进入与传统的直流调速系统相抗争的地位•在各工业发达国家已出现用交流调速取代直流调速的热潮。目前，高性能的交流变频器

4、已相继问世，为设计出高性能的交流调速系统和交流伺服系统提供了可能性。交流电机是一个多变量、强耦合的复杂被控对象，并R存在着参数时变、非线性和不确定因素，要获得良好的控制性能较为闲难。为此，人们提出了一系列改善调速性能的控制方案，如单神经元控制器•但存在稳态精度随负载的增加而降低的缺陷⑴。模糊控制的最大优点是不依赖于被控对象的精确模型，仅基于很少fl勺控制规则•即可给出短期的控制信号，具有强的鲁棒性。但是，模糊控制综合定量知识的能力较差，隶属函数及控制规则必须经过反复精心整力方数据*本文于2001年9月收到，系河南省自然科学基金资助项目(9544〉。定,由于控制规则的有限而使得控制精度不太高；

5、其次•由于控制规则经整定后就不再改变•当对象参数发生漂移时，不能进行有效的调整，从而限制了其自适应能力叫人工神经网络冇很好的白学习、大规模并行处理和准确地拟合任意非线性函数的能力⑶乞但在神经网络的内部，所存储的知识却难以理解。将神经网络和模糊控制结合起来构成的神经模糊控制器，既具有模糊控制不要求掌握被控对象精确模型及较强鲁棒性的特点，又具有神经网络自学习及高控制精度的优点。因此，这里利用模糊模型将经验知识转化到神经网络中,构成神经模糊控制器并应用于交流变频调速系统屮，取得了较好的实验结果。2系统组成及硬件设计系统的主要设备包括一台PC个人计算机和CD75O工业用交流变频调速器等，系统的组成框图

6、如图1所示。系统的给定转速（九）由计算机设匿，系统的反馈信号采用口本（）MRON公司生产的脉冲编码器产生的转速脉冲•通过计算机接口经脉冲计数板计数后送入计算机療统采川发电机带灯箱做负载以便试验时调幣负载的大小。由于篇帼限制，有关硬件部分的具体内容这里就不作详细介绍了。图1交流调速系统组成速环•内环为电流环，转速调节器采用神经模糊控制器。3神经模糊控制器设计图2中，u为神经模糊控制器的输岀控制量,CR为电流调节器，Qi、Q?分别为转速误差c、误差变化率神经模糊控制器的结构如图2所示。其中，外环为转ec的最化因子,D为控制量u的比例因子。◎图2神经模糊控制器的结构神经模糊控制器的输入定义如下：为K

7、T时刻的转速谋差沁2为（K-l）T时刻的转速课e=nr-nf,cc=（c1-c2）/T（1）差,T为采样时间⑷。这里,几为转速给定值,m为实际转速反馈值1.()-0.8-0.6-()・4-0.20.0+0・2+0.4+0.64-0.84-1.0PB0.171.00PM0.()40.800.47PS0.470.800・()4ZO0.171.0()0.17NS0.04（）•800.47NM0.470.