舒波成

[摘    要]本文就智能控制系统进行了简要概述，随后对电气传动系统的智能控制方式，从模糊控制、单神经元控制2方面进行分析;并针对智能控制在电气传动控制中的应用情况，从直流传动、交流传动以及注意事项，这3个方面展开探究分析，以期能够为电气传动系统的高效稳定运行，提供参考性建议。

[关键词]电气传动;智能控制;模糊控制;神经元控制

[中图分类号]TF083.2 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）06–0–03

Research on Intelligent Control of Electric Drive System

Shu Bo-cheng

[Abstract]This paper gives a brief overview of intelligent control system， and then analyzes the intelligent control mode of electric drive system from two aspects of fuzzy control and single neuron control; and in view of the application of intelligent control in electric drive control， it explores and analyzes the three aspects of DC drive， AC drive and precautions， in order to be able to provide electric drive The system runs efficiently and stably， and provides reference suggestions.

[Keywords]electric drive; intelligent control; fuzzy control; neuron control

智能控制技术的工作原理，是对人脑思维模式进行模仿，根据系统运行期间出现的误差、误差变化问题，来对控制器实施相关设置，以此实现自动化控制功能。在针对电气传动系统运用智能控制技术时，应当注重结合优良的传统控制技术进行操作，不仅要充分发挥该系统的技术性优势，还应当找出该技术存在的缺陷并予以改进，以此确保电气传动系统的高效、安全运行。

1 智能控制系统概述

1.1 智能控制系统的发展

同其他学科一样，智能控制系统的诞生来源于科学技术的不断发展与进步，伴随着自动化程度的提升与大规模普及，受控对象变得越来越复杂，针对诸多难以获取数学模型、模型复杂的过程，倘若继续采用传统与现代控制方式，通常无法获得令人满意的控制结果，甚至完全没有成效。然而通过采取手动控制的方式，技术娴熟的操作人员，却能够做到驾驭自如。

基于这种情况，人们便由此生出在自动控制工作中，吸取熟练人员经验的构想，为此，对计算机控制技术的研发，为这一构想的实现给予了可能性。计算机技术在逻辑推理、判断识别、决策学习等诸多方面，所发挥的功能，能够肩负起根据技术经验展开控制的工作。与此同时，在不少探究如何实现人脑思维功能的学术领域，包括人工智能、专家系统、神经网络以及模糊逻辑等方面，其研究工作也获得了不小的进展，从而提供了各类仿照人类的知识与思维，展开控制的方式与技术，比如专家控制器、神经元控制、模糊控制等，都被统称为智能控制。

1.2 智能控制系统的优点

同以往的经典控制、现代控制方式相比较，智能控制具备多方面的优势与长处：①智能控制可以打破以往必须基于数学模型的桎梏，并根据实际效果予以控制，不必再完全依赖于控制目标的数学模型;②智能控制具备人脑思维的非线性特点，智能控制器同样继承了这一特征，很好地模拟了人脑的思维模式;③智能控制系统能够依靠计算机控制方式的便捷性，按照目前系统的运行状态，来切换控制器结构，通过采取变换结构的方式，来优化系统的功能;④，部分智能控制方式，还具备在线辨识、在线决策、总体自寻优的功能，在复杂的系统内，还可以发挥分层信息处理与决策的功能，从而提升系统的控制效率与工作质量[1]。

2 电气传动系统的智能控制方式

2.1 模糊控制的电气传动系统

在所有智能控制技术当中，最为关键的控制技术之一便是模糊控制方式，属于一类典型的智能控制方式。模糊控制方式是指采取模糊集合的技术，针对人民群众日常生活期间，所遇到的模糊性问题展开刻画;而在电气传动智能控制系统内，则是参照专业人士的控制方式、操作人员的经验，进行更为逼真的模仿，来对整体系统展开控制。在连续控制系统内，数量型体现着其物理量的基本形态。在以往的控制方式当中，PID调节器的运行原理，是针对系统运行期间所产生的数字量、数据信息的数值展开计算。相比之下，在运用模糊控制方式展开计算的过程中，同样需要将数值转化为模糊语言，在做完模糊推理环节之后，还应当将模糊语言转变成数量。

实际上，电气传动系统内所应用的模糊控制器，具备极其复杂的内部结构，然而从控制器外部的I/o特征来看，其呈现形式同样相对简单。在实际运用的过程中，通过强化模糊控制器的积分效应，控制器在电气传动系统内，所发挥的控制效果，同改变系数的IPD调节器所发挥的效果并无区别。

2.2 单神经元控制的电气传动系统

通过运用神经网络技术，能够对系统内的数据信息予以高效的整合，在確保计算速度的前提下，有效处理系统内出现的一系列问题。然而目前为止，人类尚未研发出能够运用在神经网络领域的计算机硬件，从而导致神经网络难以应用在电气传动系统中的问题。通过对电气传动系统的运行特性进行分析，并考虑到实际情况，相关工作人员可以采用单一神经元的控制方法。通过采取这种控制手段，能够有效符合系统内非线性控制的需求，并提高整体控制系统的稳定性能。

在电气控制系统内，主要的输入量有误差、误差微分和误差积分，应用神经网络技术来控制电气传动系统，能够据此发挥诸多优势。比如该技术中的不少规定，都能灵活调节系统内的各个输入量比重，从而确保系统的运行不会再遭受控制模型等数据的干扰;最重要的是，该技术的运用能够发挥其优良的控制功能，并有效保障系统的安全稳定[2]。

3 智能控制在电气传动控制中的应用

3.1 在直流传动中的应用

3.1.1 模糊逻辑控制应用

模糊逻辑控制在电气传动系统中的应用，主要分为2种，分别是Mamdani型控制器以及Sugeno型控制器。就目前形势而言，只有Mamdani型模糊控制器，可用于调速控制系统当中。需要注意的是，这2类控制器都具备相似的规则库，属于一种if-then的模糊规则集。然而Sugeno型控制器同样具备其特殊之处，其典型规则是“假如x是A，并且y是B，那么Z=f（x，y）”。在此当中，A与B属于模糊集;Z=f（x，y）则代表着x与y的函数，通常属于输入变量x与y的多项式。假如f是常数时，便可归类为零阶Sugeno模型，由此可知，Sugeno属于Mamdani型控制器的特殊形式。

3.1.2 ANNS系统控制应用

经过近些年来的不断发展，ANNS即人工神经网络技术，在模式识别与信号处理过程中，正得到大规模普及。ANNS系统中具备一致性的非线性函数估计器，因而能够有效应用在电气传动控制工作中。其优势在于，该系统属于不必被控系统的数学模型，其一致性良好，对出现的噪音并不敏感。与此同时，ANNS系统具备并行结构，非常契合多传感器的输入应用，例如运用在条件监控、诊断系统当中，可以提高决策的可靠性。尽管当下电气传动控制，正朝向最小化传感器数量的趋势发展，然而在特殊情况下，多传感器的使用，能够有效降低系统对于特殊类传感器缺陷的敏感程度，不必再依赖过高的精度与复杂的信号处理[3]。

3.2 在交流传动中的应用

3.2.1 模糊逻辑控制应用

大部分探究模糊逻辑控制，在交流传动系统中应用的论文内，所阐述的往往都是借助模糊控制器，来替代常规的速度调节器装置。然而在英国某所大学，所研发的全数字化高性能传动系统当中，可以具备多项模糊控制器。这些模糊控制器不但可以替代以往的PI与PID控制器，还可以服务于其他任务当中。该大学还将模糊神经控制器，用在各类全数字化高动态性能的传动系统开发工作当中。还有部分优秀的论文，研究分析了依靠模糊逻辑控制方式，来感应电机的磁通与力矩情况。在此当中，其输入的标定因子可以变化，同时实验结果也说明了所制定的方案行之有效。在该系统中，模糊速度控制器同PI速度控制器、CRPWM塑变器可一并应用，以此弥补可能出现的惯性，以及负载转矩的扰动问题。

3.2.2 神經网络控制应用

就目前形势而言，有不少论文都曾探究过神经网络，在交流式电机、驱动系统的条件监测与诊断内的应用情况，并阐述了运用常规反向转波算法的ANN，用于步进电机控制算法的最佳方式。其方案通常需要实验数据，按照负载转矩与初始速度，来明确最大的可观测速度增量，为此，就必须在ANN系统中增设三维图形映射环节。该系统同常规的控制算法相比之下，具备更加优良的性能，可以有效缩短定位时间，能够有效控制负载转矩的大范围变动、非初始速度。通常情况下，ANNS系统属于多层前馈型结构，需要采取常规的反向传播学习算法。这一系统通常由两部分子系统组成，其一，是依靠电气动态参数的辨识自适应方式，来控制定子电流;其二，是依靠对机电系统参数的辨识自适应方式，来控制转子的速度[4]。

3.3 在应用中的注意事项

（1）注重考虑系统的鲁棒性。一方面，就目前形势而言，电气传动系统已具备相对成熟的控制方案，例如直流双闭环系统、交流电机的矢量控制系统等。系统在通过内环改造之后，其转速环结构不会出现变化，依然能够构建统一的数学模型，且并不复杂，采取PID控制技术便可以获得较为可观的效果。然而在另一方面，实际的传动系统并非一成不变，电机自身的参数与拖动负载参数，在某些应用情况下，会伴随工况而发生改变。与此同时，交流电机属于一种非线性的受控目标，有不少拖动负载具备弹性与间隙等非线性类因素。受控目标的参数变化和非线性特征，会导致PID调节器经常顾此失彼，无法保证系统在所有工况下，都可以维持设计阶段的性能指标，系统的鲁棒性无法满足人意。为此，智能控制技术，需要有效发挥其非线性、变结构与自寻优等功能，以此解决系统中的变参数、非线性因素，以提升系统的鲁棒性。

（2）注重结合传统控制技术。在电气系统内运用智能控制技术，倘若彻底放弃行之有效的传统控制方式，简单直接运用智能控制技术，不仅无法切中要害，还会造成新技术带来一系列问题，得不偿失。为此，在运用智能控制技术的过程中，技术人员要遵循取长补短、扬长避短的原则，科学处置智能控制与传统控制的关系，力求智能控制对传统控制的有效继承与发展。

（3）注重外环部分实际功能。根据实际情况表明，交流电机设备在经过矢量控制和电流闭环改造之后，其速度环的结构与直流电机可以保持统一。在多环控制结构内，智能控制器通常处在最外环部分，至于内环部分依旧能够保留矢量控制、PI调节器等传统部分。究其原因，是因为外环部分，才是系统性能优劣的决定性因素，内环部分通常起到优化对象特性，来促进外环控制的功能。因此各类扰动对内环造成的误差问题，可以通过外环控制进行控制与弥补。此外，外环采样频率要低于内环，更有助于实现智能控制效果。

4 结论

综上所述，电气传动系统在运用智能控制技术期间，可以将智能控制系统作为一类非线性系统，以此有效应用非线性理论方式，针对智能控制系统的稳定性展开深入研究。智能控制技术在该系统中具有极其关键的作用，对于电气传动系统的安全高效运行，可以起到极为重要的意义。

参考文献

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