神經網絡模糊直接轉矩控制在感應電機中的應用研究*

喬維德

（常州市廣播電視大學，江蘇 常州 213001）

1 引言

感應電機（IM）直接轉矩控制（DTC）是一種新型交流調速系統,與傳統的感應電機矢量控制系統相比，不僅具有控制直接、計算過程簡化的特點，而且在一定程度上克服了矢量控制中控制結構復雜，系統易受電機參數變化和外界因素擾動影響等問題。但直接轉矩控制中，由于轉矩和磁鏈調節器采用滯環比較器，不可避免地造成了轉矩脈動，而且在感應電機運行一段時間后，電機溫度升高，定子電阻的阻值發生變化，使定子磁鏈的估計精度降低,從而導致電磁轉矩出現較大的脈動。此外，逆變器開關狀態的選擇也會影響轉矩脈動的大小與系統的控制性能。因此，為了抑制轉矩脈動，有效提高感應電機直接轉矩系統的動、靜態性能，本文提出基于神經網絡和模糊邏輯的感應電機直接轉矩控制策略，即利用神經網絡構造定子磁鏈觀測器，應用模糊邏輯推理設計逆變器狀態開關選擇器，從而使感應電機直接轉矩控制系統獲得較強的魯棒性和優良的動態性能，對此進行了仿真分析,并利用TMS320F2407A數字信號處理（DSP）芯片進行實驗驗證。

2 感應電機神經網絡模糊直接轉矩控制系統

2.1 控制系統結構

圖1 感應電機神經模糊直接轉矩控制結構

感應電機神經網絡模糊直接轉矩控制系統結構如圖1所示。

圖1中，ω*為給定角速度，ω為實際轉子角速度為給定電磁轉矩，Te為實際電磁轉矩為給定定子磁鏈，ψsα、ψsβ為定子磁鏈在 α-β坐標中的分量；usα、usβ為電壓在 α-β 坐標中的分量；isα、isβ為電流在α-β坐標中的分量；θ為磁鏈位置角。

利用電壓電流檢測單元檢測感應電機的定子三相電流 iA、iB、iC和電壓 uA、uB、uC，通過 3/2 變換成兩相值 isα、isβ和 usα、usβ，輸入至神經網絡定子磁鏈觀測器。通過神經網絡模型輸出兩相磁鏈ψsα、ψsβ，然后利用轉矩模型和磁鏈模型分別計算電機的轉矩、磁鏈和位置角大小［4］-［6］。計算公式為：

圖1中采用模糊控制器取代常規直接轉矩控制系統的磁鏈和轉矩控制器。將給定的電機轉矩、磁鏈值和實際計算值Te、ψs相比較得到的轉矩誤差eT、磁鏈誤差eψ直接用于開關狀態的選擇，這里引入模糊控制邏輯后，則可以通過區分eT和eψ的大小作出不同決策來優化輸出開關狀態，并經逆變器控制IM定子的三相電壓和電流，使電機能按控制要求輸出轉矩，最終達到調速的目的。

2.2 神經網絡定子磁鏈觀測器的設計

2.2.1 神經網絡結構

應用三層前向BP網絡設計定子磁鏈觀測器，神經網絡結構模型如圖2所示。

圖2 神經網絡結構模型圖

第一層為輸入層，輸入層的各個節點直接與輸入變量連接，其節點數取決于輸入信號，輸入信號共有 5 個，即 S1-S5，分別對應定子電壓 usα、usβ，定子電流isα、isβ以及電機角速度ω。

第二層為隱含層，其節點數m是在網絡學習過程中根據實際情況而定的，一般可按經驗公式m=（輸入節點數+輸出節點數）1/2+a和神經網絡訓練過程中的實際輸出磁鏈ψs（由ψsα和ψsβ計算合成）與期望輸出磁鏈ψ*s的誤差值來綜合考慮設置，其中a為1-10之間的常數，這里m取為6。對于隱含層的第i個節點，設該節點與輸入各節點的連接權值為ωij，則其輸出為 yi=f（ΣωijSj+θi），其中 i=1，2，…m；j=1,2,…5；f為神經元的非線性作用函數，選取Sigmoid型變換函數，即f（x）=1/（1+e-x），x為神經元的輸入值；θi為節點的閾值。

第三層為輸出層，輸出層有2個單元O1和O2，分別對應ψsα、ψsβ。輸出節點與隱含層各節點的連接權重為Tki，節點閾值為θk，則輸出節點為：Ok=f（ΣTkiyi+θk）其中 i=1，2，…，m；k=1，2。

2.2.2 神經網絡的訓練

神經網絡的學習訓練就是通過訓練樣本的學習，不斷調整輸入層到隱含層、隱含層到輸出層之間的兩組連接權值和閾值，即 ωij、θi、Tki、θk，從而使網絡的誤差逐步減小直至規定的目標精度。在對神經網絡訓練時，考慮到粒子群優化（PSO）算法全局尋優能力強和BP算法善于局部搜索的特點，本文采用將兩者相結合的方法，即PSO-BP算法［4］。具體訓練過程如下。

（1）隨機初始化神經網絡的各個連接權值ωij、Tki和閾值θi、θk，并對應為一群粒子的相應位置xi和速度vi。本文取粒子群體規模M=80，連接權值ωij、Tki和閾值 θi、θk的隨機取值范圍分別選取為［-1，+1］和［-10，+10］。

（2）給定慣性權重ω，加速因子（或學習因子）C1、C2，約束因子α，初始化第i個粒子目前為止搜索到的最優位置（與下面的最好適應度值對應）為Pi（i=1，2，…M）；群體所有粒子目前為止搜索到的全局最優位置記為Pg。神經網絡輸入層輸入信號,對網絡進行前向計算，并根據適應度函數（均方誤差）公式f=λ|Ok-Qk|的計算結果來評價每個粒子的適應度。其中Ok為網絡實際輸出值，即定子磁鏈ψs；Qk為理想期望輸出磁鏈值，λ為正常數。

（3）對每個粒子，將它的適應度和它經歷過的最好位置Pi時的適應度相比較，如果比Pi時的好，則將其作為當前最好位置，將它的適應值和全局所經歷最好位置Pg時的適應度作比較，若較Pg時的適應度好，則重新設置Pg的索引號，并記錄Pg的值，采用公式（4）、（5）對粒子位置 xi和速度 vi進行調整［8］-［10］。

式中：i=1，2，…，M；慣性權重ω指示粒子保持運動慣性大小；加速因子C1、C2用來分別調節向全局最優粒子和個體最優粒子方向飛行的最大步長，通常取大于零的常數；r1、r2為介于［0，1］區間的隨機數，約束因子α的作用是控制速度的權重。本文取 α=0.8，ω=0.5，C1=C2=2。

（4）粒子群在解空間進行搜索，若迭代次數小于最大迭代次數NCmax（本文取500）時，則轉入步驟3），否則轉至步驟 5）。

（5）在粒子群算法全局尋優的基礎上，運行小步長反向傳播BP算法，進行局部細致搜索，直至達到規定要求的收斂精度（0.001），輸出神經網絡的最終權值和閾值，結束網絡訓練。

3 模糊開關狀態控制器的設計

在通常的直接轉矩控制系統中，磁鏈誤差eψ和轉矩誤差eT被直接用于逆變器開關狀態的選擇，無法區分eψ和eT的等級，不利于解決直接轉矩控制系統中存在的電機或負載參數變化等不精確和不確定信息的控制問題。本文引入模糊控制之后，通過區分eψ和eT的大小來優化逆變器開關狀態的選擇,從而達到改善系統性能的目的。

3.1 模糊變量

在模糊控制器中，eψ和eT分別被模糊化為模糊變量 Eψ和 ET，Eψ在論域（-0.01，0.01）上定義 3 個模糊子集，語言值取為｛N（負），Z（零），P（正）｝。ET在論域（-2，2）上定義5個模糊子集，語言值取為｛NL（負大），NS（負小），Z（零），PS（正小），PL（正大）｝。為增強系統魯棒性，以上兩個論域中，均采用對稱的全交疊的三角形隸屬度函數，如圖3、4所示。

圖3 Eψ的隸屬度函數

圖4 ET的隸屬度函數

另一個輸入量—定子磁鏈位置角θ在論域0-2π 劃分為 12個模糊子集（θ1-θ12），其變量隸屬度函數分布如圖5所示。

圖5 θ的隸屬度函數

模糊控制器的輸出變量對應逆變器的8個開關狀態，即 V0-V7，V0（000）和 V7（111）為兩個零狀態，逆變器輸出電壓為零，所以逆變器有效開關狀態為6個 ，即 V1（011）、V2（001）、V3（101）、V4（100）、V5（110）、V6（010）。如輸出 V3（101）表示逆變器的三相電壓開關狀態 SA=1，SB=0，SC=1（1為開通，0為關斷）。

3.2 模糊規則及模糊推理［5］

根據直接轉矩控制原理和控制經驗，可確定180條控制規則，模糊控制器的每一條控制規則均使用 Eψ、ET、θ、V 來描述，其中第 i條規則為：

模糊推理采用Mamdani規則，輸出開關量Vi取最大的隸屬度對應的輸出量作為逆變器的開關輸出。用公式表示為：

式中：i=1，2…180；μA、μB、μC分別為 Ai、Bi、θi的隸屬度；μV為輸出V的隸屬度。

4 仿真研究

圖6 常規DTC仿真響應曲線

基于上述控制策略，在Matlab/Simulink環境下建立感應電機直接轉矩控制系統模型，分別對常規DTC以及神經網絡模糊DTC進行了仿真。仿真用感應電機主要參數如下：額定功率Pn=2.2kW，額定電壓Un=220V，額定電流In=5A，額定轉速nn=1500r/min，定子電阻Rs=2.5Ω，轉子電阻Rr=2.76Ω，定子電感Ls=0.06535H，轉子電感Lr=0.08014H，定轉子互感Lm=0.06265H，轉子極對數np=3，轉動慣量J=0.00158kg·m2。如圖6和圖7所示分別為常規DTC和神經網絡模糊DTC的轉矩、磁鏈、轉速的響應曲線。從圖 6（a）、圖 7（a）明顯得出，基于神經網絡模糊控制下的系統轉矩響應較常規直接轉矩控制響應平穩，速度快，超調和脈動都很小。由圖 7（b）和圖 6（b）比較可以看出，在神經網絡模糊直接轉矩控制下轉速從0上升到60rad/s只需要0.01s，從 60rad/s跳變到 120rad/s也不足 0.01s（約0.0085s），而且轉速響應較傳統DTC平穩、脈動小。圖 6（c）和圖 7（c）表明，神經網絡模糊直接轉矩控制下的磁鏈瞬時幅值的脈動顯著減小。由此可見，在傳統DTC基礎上引入神經網絡模糊控制后，控制系統轉速和轉矩響應快速、平穩，轉矩及磁鏈響應脈動明顯減小，從而使系統運行穩定，獲得了比常規DTC更優異的動、靜態性能。

圖7 基于神經網絡模糊DTC仿真響應曲線

5 實驗驗證

實驗電路中，采用TMS320LF2407A數字信號處理器（DSP）完成神經網絡模糊直接轉矩控制的部分實驗。實驗控制系統結構如圖8所示。基于DSP的核心控制電路主要負責控制算法以及協調控制周邊電路，DSP獲得檢測到的定子電流及電壓信號后，完成神經網絡、模糊控制算法和直接轉矩控制的計算 (包括三相/二相變換、磁鏈和轉矩計算、逆變器開關狀態的控制等)，最后得到6路PWM控制信號，經驅動隔離后控制作為逆變器的功率模塊IPM。采用CHB5-P型霍爾電流傳感器來檢測電流，采用OVW2-2048-2MD型旋轉編碼器進行轉速檢測。外部擴展電路主要完成電壓、電流和速度信號的檢測、數據顯示以及DSP與上位機的通信等功能，并對逆變器IPM發出的各種故障信號進行綜合處理形成總的故障信號送入TMS320F2407A的故障中斷入口，用于系統保護和故障顯示。PC機采用VB編寫通信界面，主要負責轉速和磁鏈的給定以及調速系統故障顯示等功能。

圖8 系統結構框圖

本實驗系統軟件的開發采用模塊式結構，包括主程序和中斷服務程序兩部分。主程序完成DSP的初始化、參數設定和故障診斷。要實現的采樣周期的定時、神經網絡、模糊控制、直接轉矩控制等系統的主要功能和控制算法由DSP的定時器1下溢中斷服務程序來完成相應的感應電機控制策略。

圖9 轉速響應曲線、電磁轉矩波形及定子磁鏈軌跡

圖9（a）顯示本系統在跟蹤恒定轉速1500 r/min穩定運行并在t=20-30s突加2 N·m負載時的轉速響應曲線；圖9（b）、圖9(c)分別為額定運行的電磁轉矩波形和定子磁鏈軌跡。從圖中可以明顯看出，經過系統控制的磁鏈波形接近圓形，系統響應速度快，有效抑制轉速脈動、轉矩脈動和磁鏈脈動，能得到與仿真基本相似的實驗結果。

6 結束語

感應電機直接轉矩控制系統是一個具有深刻研究意義的的課題。本文在常規直接轉矩控制的基礎上，提出了基于神經網絡和模糊邏輯的直接轉矩控制方法。仿真分析與實驗結果表明，該方法的使用有效地降低了系統的轉矩脈動、磁鏈脈動等，系統具有優良的速度、轉矩響應特性以及較強的魯棒性和控制性能，從而為感應電機直接轉矩控制系統的研究提供一種新的思路和方法，具有良好的應用前景。

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