无刷直流电机单神经元自适应智能控制系统

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1、第47卷第2期电力电子技术v01．47．No．22013年2月PowerElectronicsFebruary2013无刷直流电机单神经元自适应智能控制系统李梦达。王岩，孔铁晨，高伟华(1．东北石油大学，电气信息工程学院，黑龙江大庆163318；2．大庆油田有限责任公司第一采油厂，生产保障大队，黑龙江大庆163111；3．大庆油田总医院，黑龙江大庆163001；4．大庆市电业局，黑龙江大庆163311)摘要：针对无刷直流电机(BLDCM)设计了一种可在线学习的单神经元自适应比例一积分．微分(PID)智能控制器，通过有监督的Hebb学习规则调整权值，每次采样根据反馈误差

2、对神经元权值进行调整，以实现PID3个参数的自适应。采用分段线性化方法建立BLDCM反电动势梯形波，采用滞环电流控制器实现电流调节，并在Matlab／Simulink仿真平台上搭建仿真模型．结果表明智能PID控制效果和鲁棒性皆优于常规PID，大大提高了系统的跟随性．能满足BLDCM系统对实时性的要求。关键词：无刷直流电机；单神经元；智能控制；分段线性化中图分类号：TM33文献标识码：A文章编号：1000—100X(2013)02—0027—03BrushlessDCMotorSingleNeuronAdaptiveIntelligentSpeedControlSyst

3、emLIMeng．da，WANGYan，KONGTie—chen，GA0Wei—hua4(1．EEDept．Noahe~tPetroleumUniversity，Daqing163318，China)Abstract：ThispaperinviewofbrushlessDCmotor(BLDCM)designsakindofsingleneuronadaptiveproportionin—tegrationdiferentiation(PID)inteligentcontrollerwhichcanbelearnedonline．Theweightseanbeadju

4、stedbysuper—visedHebblearningrule，theneuronweightsareadjusteddependingonfeedbackerrorineverysampling，SOastore—alizetheself-adaptationofthreePIDparameters．BLDCMbackelectromotiveforcewaveisbuihusingpiecewiselin-earizafionmethod，thecurrentregulationisrealizedusinghysteresiscurrentcontrolle

5、randsimulationmodelisstrue-turedbasedonMatlab／Simulinksimulationplatform．TheresultsshowthattheintelligentPIDcontrolefectandrobust—hessarebetterthantheconventionalPID，SOitimprovesthefollowingcharacteristicofthesystem，anditCansatisfythereal—timerequirementsofthebrushlessmotorsystem．Keywor

6、ds：brushlessdirectcurrentmotor；singleneuron；intelligentcontrol；piecewiselinearization1引言2无刷直流电机建模BLDCM具有体积小、功率密度高、控制简单、图1示出全控桥式三相星型BLDCM结构[1_21。动态性能好等优点，其应用越来越广泛。但其控制三相定子绕组分别与电子开关线路中相应的功率系统是非线性、多变量系统．传统PID控制算法不开关器件相连。其基本结构可认为是一台由电子易满足其高精度要求．很难实现电机的高精度运开关线路、永磁式同步电动机以及位置传感器组行；滑模变结构控制、神经网络

7、控制、模糊控制等成的“电动机系统”。先进的控制算法相对复杂、较难实现。VDi—yVD3—yVD5采用单神经元自适应控制方法建立BLDCM垤x永磁电机ViI双环调速系统．通过有监督的Hebb学习规则自V4．vDI适应地调节神经网络参数，采用分段线性法模拟BLDCM的反电动势变化趋势。并在此基础上搭建控制电路了模块化的双闭环BLDCM智能调速系统。仿真结图1全控桥式BLDCM结构果表明系统具有较强的抗干扰能力和随动性。Fig．1Afully-controlledbridgeBLDCMstructure采用梯形波电枢驱动电流，两两导通工作方定稿日期：201