张 莲，赖 伟，李 洁，李文娟

(重庆理工大学，重庆400054)

0 引 言

1 直接转矩控制原理

直接转矩控制系统采用定子磁场定向，将定子电流、电压进行3/2变换，从而直接在静止α－β坐标系下计算交流电动机的转矩和磁链，再分别与给定转矩和磁链进行比较。根据比较结果查找最优开关表格产生PWM信号，直接对逆变器的开关状态进行控制，系统结构图如图1所示。

在 α － β 坐标系下，磁链方程［1－2］:

根据定子电流、定子磁链，可以计算出电磁转矩:

式中:s、r表示定、转子分量;α－β表示两相静止坐标系的坐标轴;usα、usβ分别为定子在 α － β 轴上的电压分量;isα、isβ分别为定子在 α － β 轴上的电流分量;Rs为定子电阻;p为极对数。

图1 控制系统结构图

2 遗传神经网络(GA-BP)控制器的设计

遗传神经网络算法是将遗传算法和神经网络算法相结合，首先利用遗传算法的全局优化搜索的优点，来获得BP网络的优化系统解，然后将神经网络算法进行自学习，更新网络权值和阈值，得到系统的准确解，使该解为全局最优，避免解为局部最优解的情况。

本文对隐含层节点数选择方法如下［3］:

(1)由式(3)隐含层节点数大致取值范围在区间［4，13］:

式中:n1为隐含层节点数;m0为输入层节点数;n0为输出层节点数;β为补偿系数。

但是，由于地理、气候条件限制，加上易受寒害和台风影响，广东垦区自有的橡胶产量一直难以有重大突破。鉴于此，近十多年来，我们在国家深化改革开放、鼓励企业“走出去”发展的背景下，坚持统筹国内外资源，在巩固国内天然橡胶基地建设基础上，突破资源瓶颈，提出了“海外再造新广垦”的战略，把目光投射到北纬十七度以南，到东盟国家发展天然橡胶产业，保障国家战略资源安全和经济发展需要。2004年开始谋划，2005年首个天然橡胶海外加工厂在泰国沙墩府落成并投入使用。截至目前，广东农垦已在东盟和非洲投资建设了天然橡胶、剑麻、木薯等45个热作生产经营项目，累计投资32亿元，正在实施的海外热作产业面积约200万亩。

(2)通过试验隐含层节点数确定为7个。

图2 3－7－3神经网络模型

遗传算法优化BP网络初始权值和阈值［4］的步骤如下。

(a)编码长度的选取与初始种群的建立:本文采用上述3－7－3的BP网络结构，设输入层、隐含层与输出层节点的个数分别为R、S0和S1，则编码的长度:

随机生成L个编码长度为S1染色体，即建立起初始种群。

(b)适应度函数:把上述建立起种群中的S1个连接权值赋予神经网络，仿真计算BP网络的仿真输出值，并将该值减去期望输出值的平方和设为E(i)，则可得到适应度函数:

从该式可以看出，适应度f(i)越高(即误差平方和越小)，神经网络性能就越好。

(c)适应度排序:利用下式计算出每个个体被选中的几率:

从上式可得，适应度与选中该个体的概成正比。

(d)新种群的建立:通过交叉、变异等得到与原个体不同的新个体，并将新个体加入原来的种群中，从而建立起新的种群。重新计算出新个体适应度，并判断是否符合要求，若符合要求，则执行下一步，否则重复操作。

(e)神经网络初始结构的建立:将满足要求或最大遗传代数后的最优个体进行解码，从而获得神经网络初始结构参数。

3 遗传神经网络(GA-BP)的DTC控制仿真实现

遗传算法的种群数设为100个，交叉概率设为0.6，遗传代数是600代，变异概率0.01。遗传神经网络的适应度和性能与测试曲线如图3所示。

利用得到的BP神经网络的权值和阈值，在Simulink中建立BP网络如图4所示。

图4 BP网络

仿真时电机各参数:功率P=3 730 W，转子电感 Lr=0.005 974 H，定子电阻 Rs=1.115 Ω，转子电阻 Rr=1.083 Ω，定子电感 Ls=0.005 974 H，互感Lm=0.203 7 H，转动惯量 J=0.02 kg·m2，p=2，电机的阻尼系数RΩ=0，极对数，转矩Tm=20 N·m，转速n=50 r/min。根据上述参数建立直接转矩控制的仿真模型如图5所示［5］。

图5 系统仿真图

运行结果如图6所示，与传统直接转矩控制相比，GA－BP在低速状态下转速脉动更小，具有更高的稳定精度和良好的静、动态性能。

4 结 语

本文首先选取了BP神经网络的隐含层节点个数，再确定了BP网络的结构;利用遗传算法来获取BP神经网络的初始权值和阈值的优化解，并将得到的权值与阈值赋予BP神经网络，建立直接转矩控制的模型。通过GA－BP神经网络和传统DTC控制的仿真结果，证明了GA－BP神经网络模型用于直接转矩控制在低速状态下的可行性、客观性，克服了传统直接转矩控制在低速状态下的问题。

［1］ 冯江华，陈高华，黄松涛.异步电动机的直接转矩控制［J］.电工技术学报，1999，14(3):29 －33.

［2］ 顾德英，季正东，张平.基于SIMULINK的异步电机的建模与仿真［J］.电力系统及其自动化学报，2003，15(2):71 －73.

［3］ Yu J J，Zhang K J，Fei S M.Improved results on passivity analysis of discrete－time stochastic neural networks with time－varying delay［J］.Journal of Central South University(Science and Technology)，2009，40(1):63 －67.

［4］ 智晶，张冬梅，姜鹏飞.基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究［J］.计算机工程与应用，2009，45(26):210 －212.

［5］ Wei X，Chen D Y，Zhao C Y.Minimization of torque ripple of direct－torque－controlled induction machines by improved discrete space vector modulation ［J］.Electric Power Systems Research(S0378 －7796)，2004，72(8):103－112.