基于神经网络广义逆两电机同步控制研究

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1、第2l卷第22期电子设计工程2013年11月V01．21No．22ElectronicDesignEngineeringNOV．2013基于神经网络广义逆两电机同步控制研究刘佳．屈宝存(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺113001)摘要：基于神经网络广义逆系统，提出二自由度的内模控制。来改善两电机同步系统的解耦控制性能和鲁棒性能。提出先对原来系统的数学模型进行广义逆的存在性分析，进而推出原系统广义逆的数学模型，再用神经网络逼近广义逆，接在原系统前组成具有等价效果的伪线性系统，来实现系统的解耦线性化。有利于系

2、统的综合。然后对广义伪线性系统引入二自由度内模控制。以保证系统的鲁棒稳定性。关键词：两电机系统；神经网络；广义逆；内模控制中图分类号：TN02文献标识码：A文章编号：1674—6236(2013)22—0159-03TwomotorsynchronizationcontrolbasedonneuralnetworkinverseLIUJia，QUBao·cun(SchoolofInformationandControlEngineering，LiaoningShihuaUnivers，Fushun113001，Chin

3、a)Abstract：Inordertoimprovethenon·linearandstrongcouplingofthetwomotorssynchronizationsystemdecouplingcontrolperformanceandrobustperformance，theproposedtwo—degree-of-freedominternalmodelcontrolbasedonneuralnetworkgeneralizedinversesystem．First，mathematicalmodelo

4、ftheoriginalsystem，theexistenceofthegeneralizedinverseanalysis，andthenlaunchthemathematicalmodelofthegeneralizedinverseoftheoriginalsystem，thenthedynamicneuralnetworkapproachtothegeneralizedinversemodel，whichisconnectedtotheoriginalsystembeforegeneralizedpseudo-

5、linearsystemtoimplementthesystemthedecoupledlinearstabilityaswellasacomprehensivesystem．Thenintroducedgeneralizedpseudo-linearsystemwitlltwodegreesoffreedominternalmodelcontro1．toensuretherobuststabilityofthesystem．Keywords：twomotorsystem；neuralnetwork；generaliz

6、edinverse；internalmodelcontrol我国制造业生产规模日趋扩大。对生产的要求日益1同步系统的模型及其神经网络广义逆增高。多电机同步控制系统在各类制造业中得到了广泛的应用。高性能的此类控制系统可以显著的提高产品的两电机的变频同步系统，忽略了变频器的时滞，简化后质量和成品率，使得纺织、冶金、机械、造纸等制造业具的数学模型为：有更强的竞争力。如何解决这类的多变量非线性的强耦l=)皿Lrl一(-F)】合的复杂控制系统的控制问题．已成为电力拖动系统研究的重点。=+逆系统的方法在非线性系统理论中，已经形成相

7、对完整的体系．需要了解精确的数学模型。但是在实际中。非线性系[(z)La一(r2F)](1)统的特性往往很难确切的被描述．这使得逆系统方法在实际丢r2+中难以得到广泛的应用。一些学者提出了以神经网络建模的逆系统方法【l1，不可避免的建模误差，使得需要对各个解耦子F_(·广r2

8、i}z)一1l1系统设计闭环控制器来保证整个系统的鲁棒性。而非线性系上式中，为电机的极对数，_，为转子转动惯量；为电统的不确定性与抗干扰能力方面。非线性内模控制[2--31具有着磁的时间常数，死负载转矩。为转子的磁链，，为转子的自很大的优势。感。

9、为D轴定子的电流；C．O为定子频率同步角速；下标1代本文将神经网络的广义逆系统，引入二自由度内模控表第一台电机参数，同理下标2代表第2台电机；r，k，∞分别制．来对两电机的变频调速系统作为研究对象进行综合研表示为皮带辊筒的半径，速度比，和电气角速度；K=E／V为传究，实现系统的解耦，而且具有良好的鲁棒性。递函数(E为皮带杨氏弹性的