无刷直流电机调速智能优化控制.pdf

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1、第32卷第10期计算机仿真2015年lO月文章编号：1006—9348(2015)10—0426—04无刷直流电机调速智能优化控制李红亮，王加祥，曹闹昌，杜少远(空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安710038)摘要：在无刷直流电机调速系统优化研究中，针对传统PID控制器存在跟踪性差、初始状态选取不准确等问题，在BP神经网络优化PID参数的基础上，设计了一种遗传算法和BP神经网络结合的PID控制器。利用遗传算法弥补BP神经网络的局部性缺点，首先对BP神经网络的权值和阈值优化，再对神经网络的初始

2、拓扑结构进行优化设置，最后根据优化后BP神经网络训练得到PID参数。通过在MATLAB／Simulink建立调速系统模型，将优化后的PID控制参数应用到此调速控制中，实验结果显示优化后的调速控制系统动态响应快、对非线性干扰有很好的补偿，速度跟踪精度得到了明显提高。关键词：调速系统；控制器；遗传算法；神经网络；非线性中图分类号：TP273；TP202+．7；Tit391．9文献标识码：BIntelligentOptimalControlofSpeedRegulatingforBLDCMLIHong

3、—liang，WANGJia—xiang，CAONao—chang，DUShao—yuan(1．AirForceEngineeringUniversity，AeronauticsandAstronauticsEngineeringcollege，Xi’anShanxi710038，China)ABSTRACT：AimatthetraditionalPIDcontrollerproblemofBLDCMspeedregulatingsystem，anewmethodwaspresentedinth

4、epaper，whichcanoptimizePIDparameterbasedonGeneticAlgorithm(GA)andBPNeuralNet—work．HavingresearchedthedefectsoftheBP—PIDcontrol，bothtopologystructureandnetworkparameterofNeuralNetworkwereoptimizedbyusingGA．TheoptimalPIDparametersweregeneratedbythisopt

5、imizednetwork’Strain-ing．WithMATLAB／Simulink，asimulationmodelwasestablished，thenthePIDparameterswereappliedtothesys—tem，theexperimentresultprovesthattheresponseofspeedregulatingcontrolisquickly，andcanbettermakeupthenonelinearityjam，andthespeedtrackin

6、gprecisioncanbeobviouslyimproved．KEYWORDS：Speedregulatingsystem；Controller；Geneticalgorithm；Neuralnetwork；Nonelinearity1引言无刷直流电机(BLDCM)主要应用于工业驱动、家用电器、汽车产业、医疗设备等领域，对它的研究主要在转矩脉动、抗干扰性、控制技术等方面。对于BLDCM调速控制系统，响应速度和控制精度是其性能的重要标准¨‘4j。但由于电机内部和外界的非线性干扰，造成电机调速系

7、统性能降低，所以在无刷直流电机的控制方面，一般使用改进的PID控制。文献[5]吖8]中都是通过改进BP神经网络优化PID控制，如文献[5]和文献[8]都是采用增量的方式使学习速率或动量因子动态调整，从而加快网络学习速率。但是这种方法增加了数个变量，使控制变得复杂，增加了不稳定因素，而且结果还会受到二者表达式选取的影响，它对网络初始值的选取也较为敏感，易产生局部极小值问题。文献[9]只使收稿日期：2014—12—31修回日期：2015一叭一21---——426·--——用GA优化BP的初始权值，忽

8、略了BP网络初始结构对速度控制过程的影响，网络初始结构会影响最后收敛结果的范围，导致无法达到期望的控制性能。通过对以上PID控制存在的问题进行分析，本文提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的多个初始条件。利用这些条件初始化BP神经网络，并构建BP神经网络和PID控制器的模型。在该模型中构建的BP网络通过训练和学习快速得到PID的三个参数，利用BP神经网络和遗传算法的优点，使得无刷直流电机调速控制有较好的全局性和鲁棒性。2无刷直流电机的调速系统原理无刷直流电机的调速系统一般采用双闭环控制，主要