基于神經網絡PID的永磁同步電機調速系統

宦昱 吳德軍

關鍵詞：神經網絡;PID;空問矢量控制;永磁同步電機

0引言

永磁同步電機具有效率高、轉矩高、響應快、結構簡單的特點，非常適合運用在測量雷達等控制精度要求較高的場合，但是其模型具有多變量、強耦合、非線性，并且在運行中參數會發生變化的特點，若使用常規的線性控制理論進行控制，往往無法得到最佳控制效果。

PID控制器擁有結構簡單、運算量小、易于調節的優點，適合整合到雷達伺服系統的嵌入式控制器中使用。永磁同步電機在運行中由于負載、溫度等發生變化，其模型參數往往發生變化，此時如果使用控制參數不變的PID控制器，往往達不到最優控制效果。

在非線性和不確定性系統的控制中常引入神經網絡控制方法，針對永磁同步電機的特點，采用神經網絡將有利于提高系統的控制性能。目前在這方面已經有了一定的研究成果。利用神經網絡的自學習和自整定能力解決PID控制器參數優化問題，將顯著提高PID控制器在永磁同步電機控制中的能力，目前國內外學者在這方面已經做了大量的工作。

本文將采用PID神經網絡（PIDNN）控制器代替永磁同步電機空問矢量控制算法中速度PID控制器，達到改善控制效果的目的。研究中采用仿真加實驗的驗證方法，首先搭建仿真模型驗證算法的可行性，并根據仿真結果完成PIDNN連接權值選取，借助電機實驗平臺進一步驗證了算法的可行性。

1永磁同步電機數學模型和空間矢量控制方法

本文神經網絡PID控制器的研究是基于空問矢量控制方法進行的，首先將介紹永磁同步電機模型和空間矢量控制方法。

對于永磁同步電機控制模型，一般首先將三相靜止坐標系（UVW坐標系）轉化為兩項旋轉坐標系（坐標系），由此分離出勵磁分量和轉矩分量從而實現對電機控制的解耦。

由此得出q軸電流與電機輸出轉速有對應關系，控制q軸電流即可控制電機轉速。永磁同步電機空問矢量控制就是通過控制q軸電流實現對電機速度控制的方法，系統結構如圖1所示。本文旨在研究使用神經網絡PID控制器代替原有速度環PI控制器并改善控制效果。

2PID神經網絡結構與算法

一個典型的PID神經網絡結構如圖2所示，從左到右依次是輸入層、隱含層、輸出層。PID神經網絡結輸入信號與普通PID控制器一樣包括給定值和反饋值。輸入信號經過神經元之間相關計算得到最終的控制量，最終的控制效果又反過來作用于權值修正，最終達到改善控制效果的目的。

2.1工作信號正向傳播

對于神經網絡PID控制器，其計算迭代過程由式（6）～（12）表示。其中xi為系統輸入量和反饋量，wii和w是每層之間的連接權值，最終的輸出結果經過限幅得到最終的控制量。

對于輸出層，其輸入為上一層神經元與其對應的連接權值乘積之和：

2.2誤差信號反向傳播

由神經網絡PID控制器正向傳播計算方法得知，連接權值是控制效果的決定因素，控制器就是通過不斷改進神經網絡連接權值，達到改善控制效果的目的。一般選取一組隨機數作為神經元連接權值的初值，將期望值與實際輸出的偏差作為控制效果判定標準，根據控制效果從輸出層向輸入層按照誤差信號反向傳播（back-propagation，BP）迭代計算連接權值。在實際操作中，使用誤差均方值來判定當前控制效果。

2.3對于算法的改進

最速下降法常遇到收斂速度慢和收斂震蕩問題，可以使用以下改進方法。

（1）引入動量項

動量項可以表示為：

3仿真實驗

Embedded Coder中包含了MathWorks公司與11公司合作開發的工具包，并提供了TI DSP底層硬件驅動支持，可以幫助自動生C/C++代碼和CCS工程。本研究基于此工具箱搭建空間矢量模型，并整合速度環神經網絡PID控制器，得到基于神經網絡PID控制器的永磁同步電機速度控制模型，如圖3所示。

試驗中速度給定為階躍輸入，仿真開始時速度300r/min，2s后速度100r/min。為驗證神經網絡PID控制效果，設計了一組普通PID控制的對比試驗，神經網絡PID控制器權值初始值為普通PID控制參數。得到試驗結果如圖4所示。

通過試驗對比可以看出：（1）2種控制器最終都能跟蹤速度給定，并且運行穩定;（2）采用神經網絡PID控制器的控制模型由于能夠實時優化網絡連接權值，無論是在加速還是在減速運動中都能更好地跟蹤速度給定。

4實驗結果與分析

借助自動代碼生成工具將以上控制器模型生成代碼，并將代碼下載到電機控制器中運行。試驗中參考仿真過程，設計了神經網絡PID控制和傳統PID控制的對照實驗。

試驗開始時速度給定為700r/min，20s后速度給定為400r/min，得到兩種控制器下電機輸出結果如圖5所示。

通過對比試驗可以看出，將神經網絡PID控制器運用于永磁同步電機控制具有可行性，相對于傳統PID控制器，神經網絡PID控制器能夠使系統具有更快的響應能力，并且有助于改善永磁同步電機速度控制性能，同時還實現了一定意義上的控制參數自整定，節省了調試時間，同時增強了系統在不同負載下的冗余性。

5結束語

本文針對永磁同步電機多變量、強耦合、非線性的特點，設計了一款基于神經網絡PID的改進型空問矢量控制器。仿真和實驗結果表明，新的控制方法能夠使永磁同步電機具有更好的適應性和更快的速度響應能力。