基于HCMAC神经网络的PMSM控制系统

2016-01-19张元熙胥飞沈永东

科技与创新 2016年1期

张元熙　胥飞　沈永东

摘要：永磁同步电机伺服控制系统属于非线性、强耦合、多输入多输出的非线性系统。针对传统PID控制存在的不足，提出了基于HCMAC（超闭球小脑模型关节控制器）与PID相结合的控制方案，给出了永磁同步电机的数学模型和控制算法。通过仿真实验研究，证明了HCMAC与PID相结合比传统的PID控制具有更好的控制效果，适用于非线性控制。

关键词：永磁同步电机；HCMAC；PID；数学模型

中图分类号：TP183 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.01.007

随着社会经济的快速发展，永磁同步电机在电动汽车等领域得到了广泛的应用。传统的PID控制系统虽然控制结构简单、设计方便，但已无法满足控制复杂非线性系统的要求。近年来，模糊控制与神经网络相结合的算法取得了良好的控制效果。但是，由于单一的控制方法具有一定的局限性，因此研究人员将神经网络与PID相结合、模糊控制与相PID结合，且取得了很好的研究成果。

传统CMAC（比如Albus CMAC）的基函数常数为1，只能记忆静态信息，而且泛化能力差。CMAC感知野内的所有权系数对输出的贡献都一样。HCMAC的基函数为高斯函数，在感知野内权系数对输出的贡献是由感知野（超闭球）上的高斯基函数确定，离输入远的节点所对应的权系数对输出的贡献小，离输入近的节点所对应的权系数对输出的贡献大，使得HCMAC具有参数选择方便的优点。常规的CMAC（如C-L CMAC）采用超立方体的量化方法，量化过程十分烦琐，特别是当输入变量维数较高时，量化变得更加困难。HCMAC采用输入空间超闭球量化和感知方法，量化方法简单、学习速度很快，具有很强的学习和泛化能力。

本文将HCMAC神经网络与PID控制相结合，利用传统的PID实现反馈控制，保持系统的稳定性，且抑制扰动，利用HCMAC神经网络控制器实现前馈控制，确保系统的控制响应速度在合理范围内，减小超调量，提高控制精度。

1 HCMAC的结构和算法

③选取高斯基函数的参数σ和作用半径Rb，取σ=0.8，Rb=2.1，从而确定以网点为中心的超闭球。④根据HCMAC的输入，找出包含该点的超闭球，确定选择矩阵Sk，控制选择器的输出表达式为式（5）。⑤根据PID控制器的输出调整权系数的大小，调整公式为式（6）。其中，α=0.2，β=0.02；up为PID控制器的输出，即以PID控制器的输出作为调整HCMAC控制器权度系数的依据。⑥重复步骤④和⑤。

4 仿真和对比研究

4.1 PID控制

仿真参数：采样周期ts=0.001 s，初始条件x（0）=0，设定转速为500 r/min。

电机参数：定子电阻为0.9 Ω，额定感抗为0.003 5 h，转动惯量为0.014 kg·m2，摩擦因素为0.004 258N·m·s； kp为比例系数，取10，ki为积分系数，取5.PID控制的PMSM输出响应如图3所示。

4.2 HCMAC与PID相结合控制

仿真参数：采样周期ts=0.001 s，初始条件x（0）=0，θ（0）=0.2；量化级数N=12，σ=0.8，Rb=2.1，α=0.2，β=0.02，kp=12，ki=10.HCMAC与PID相结合控制PMSM的输出结果如图4所示。

5 结论

本文提出了一种HCMAC与PID相结合的PMSM控制方案。仿真研究表明，该方案具有可行性，且与传统方案相比，具有更高的控制性能指标。通过对永磁同步电机的控制，验证了该方案有较强的处理非线性和不稳定的能力，应用前景十分广阔。

参考文献

[1]Albus J S.Data storage in the cerebellar model articulation controller（CMAC）[J].Journal of Dynamic Systems，Measurement and Control，1975，97（3）.

[2]Ching-Tsan C，Chun-shin L.CMAC with general basis function[J].Neural Networks，1996，9（7）.

[3]段培永，邵惠鹤.一种CMAC 超闭球结构及其算法[J].自动化学报，1999，25（6）.