乔维德

（无锡市广播电视大学，江苏 无锡 214021）

1 引言

随着科技的进步和工业生产的需要，传统的直流伺服系统由于其结构复杂、不易维护的缺陷，正在被结构简单、容易维护的交流伺服系统所代替。交流伺服系统是由交流电动机组成，交流电机的数学模型具有较强的时变性、强耦合性和非线性等特点，所以应用传统的基于对象模型的控制方法难以进行有效的控制。

模糊控制和神经网络控制均属于智能控制的范畴，它们都不依赖于被控对象的数学模型，能够很好地克服系统中模型参数变化和非线性等不确定因素，具有较强的鲁棒性。但将它们分别应用到交流调速系统这种对系统精度和快速性要求很高的系统来说，两者都存在一定的缺陷。模糊控制的最大弱点是稳态精度低，如果要提高精度，必须增加模糊级数，这又会造成控制查询表过大和模糊关系的维数增大，从而影响系统控制的平稳性和实时性。神经网络控制由于需要在线学习、调整权值，其过渡过程较慢。为此，将模糊控制和神经网络结合起来形成的模糊神经网络应用于交流调速系统中的转速调节器，并针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用TMS320VC33高速数字信号处理器（DSP）芯片作为控制器运算单元，成功地完成了模糊神经网络控制器的DSP实现，提高了交流调速系统的控制性能。

2 控制系统结构

交流调速控制系统采用主从式结构，主要由上位机、下位机组成。……