考虑输入饱和的动车组PMSM自适应神经网络动态面跟踪控制

考虑输入饱和的动车组PMSM自适应神经网络动态面跟踪控制

史发涛

中车青岛四方机车车辆股份有限公司 山东 青岛 266000

摘要：针对多变量、强耦合及参数不确定等因素影响永磁同步电机（PMSM）精确控制的问题，本文根据自适应神经网络控制和动态面技术，采用反步法构造了自适应神经网络控制器，实现了永磁同步电机的位置跟踪控制。仿真结果表明所提出控制方法的有效性。

关键词：动态面；神经网络；自适应控制；永磁同步电机

1 引言

永磁同步电机因其结构简单、鲁棒性好及动态响应速度快等优越的性能广泛应用于交流伺服系统中。传统的矢量控制及滑模变结构控制[1]、自适应反步控制[2]等，由于永磁同步电机具有强耦合、变量多及参数多变等特点而无法实现精确控制。此外，为了解决由于对虚拟函数连续求导引起的“explosion of complexity”问题，美国学者Swaroop D等人[3]提出了动态面控制技术。同时，输入饱和[4]是由实际控制输入信号的有界性引起的非线性问题，存在于各类实际控制系统中。因此，本文考虑电机的输入饱和问题，根据自适应神经网络和动态面控制技术，提出了一种基于自适应神经网络动态面技术的PMSM位置跟踪控制方法。

2考虑输入饱和的永磁同步电机数学模型

在坐标系下，PMSM驱动系统可被表示为：

式中：，，，，和各自代表转子角度、角速度，极对数，转动惯量，负载系数和转子磁链。为坐标系下的电流和电压；为摩擦系数；为定子的电阻；为坐标系下的定子电感。为简化电机系统模型，定义新的变量为

假设是一个饱和的非线性输入标量，使用中值定理可知，存在常数使，且。可得。

3考虑输入饱和的PMSM自适应神经网络控制器设计

根据自适应神经网络反步法来构造考虑输入饱和的PMSM控制器。

定义,,,,，其中，为所期望的位置信号，为虚拟控制函数，并经一阶低通滤波处理得到。

选取Lyapunov函数，对其求导得到真实控制器：

，

选取系统Lyapunov方程为，其中是正数。对其求导可得到自适应律：，其中和皆为正数。

通过自适应律可得，因此，，并显然有：，证毕。

4仿真实验结果分析

为验证所提出的控制方法的有效性，本文在Matlab下进行仿真，电机参数为， 选择控制参数为；跟踪信号为；负载参数选择为 。

选取的RBF神经网络为：和包括了十一个中心平均分布在内的节点，并且宽度都等于1。

实际转子的位置和期望的位置信号如图1所示，PMSM驱动系统轴和轴定子电压如图2和图3所示。由图1～图3可以看出，PMSM驱动系统的位置信号可以快速地跟踪上给定的期望位置信号，当电压过大时能够进行限制。因此，该控制方法能够克服未知参数以及输入饱和的影响。另外，当时，改变负载扰动，电机仍能快速地跟踪期望的信号，说明该自适应位置跟踪控制器，能够有效地克服负载扰动发生变化而引起的影响。

图1转子位置和期望的位置信号图2轴电压曲线图3轴电压曲线

6总结

本章基于RBF神经网络和动态面控制技术，使用反步法构造了新型的PMSM自适应神经网络控制器。首先，针对PMSM驱动系统中的各个子系统，选择相应的Lyapunov方程；其次，使用RBF神经网络逼近系统未知的非线性项；其次，将输入电压饱和考虑到了控制器设计中，应用场合更为广泛。最终MATLAB仿真结果证明了所研究控制策略的有效性。

参考文献

[1] Wai R J, Lin K M and Lin C Y. Total sliding-mode speed control of field oriented induction motor servo drive[C]. In: Proceedings of the 5th Asian control conference, Australia, 2004.

[2] 于金鹏，陈兵，于海生，等. 基于自适应模糊反步法的永磁同步电机位置跟踪控制[J]. 控制与决策，2010，25(10).

[3] Swaroop D，Hedrick J K，Yip P P，et al. Dynamic surface control for a class of nonlinear systems[J]. IEEE Trans. Autom. Control，2000，45(10)：1893-1899.

[4] Wang H Q, Chen B, Liu X P, Liu K F, Lin C. Robust Adaptive fuzzy tracking control for pure-feedback stochastic nonlinear systems with input constraints, IEEE Trans. on Cybern., 2013, 43(6): 2093-2104.