永磁同步電機伺服調(diào)速控制系統(tǒng)研究.pdf

1、PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor，永磁同步電機)具有效率高、轉(zhuǎn)矩脈動小、動態(tài)響應(yīng)好、調(diào)速范圍寬等優(yōu)點，因而在國防、工業(yè)、交通以及生活等領(lǐng)域運用廣泛。PMSM伺服調(diào)速控制系統(tǒng)通常采用VC(Vector Control，矢量控制)和DTC(DirectTorque Control，直接轉(zhuǎn)矩控制)方法。VC轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度慢，還受轉(zhuǎn)子參數(shù)變化的影響，DTC方法簡單，但存在較大轉(zhuǎn)矩脈動。PMSM伺服調(diào)速

2、控制系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的PI控制器參數(shù)魯棒性較差，無法滿足系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)精度的要求。目前非線性系統(tǒng)的MPC(Model Predictive Control，模型預(yù)測控制)理論研究比較活躍，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network，NN)、支持向量機(Support Vector Machine，SVM)分別與MPC相結(jié)合，在矢量控制基礎(chǔ)上，研究設(shè)計PMSM伺服調(diào)速控制系統(tǒng)的MPC結(jié)構(gòu)與算法，充分發(fā)揮MPC的優(yōu)勢，以提高PMSM

3、伺服調(diào)速控制系統(tǒng)的整體性能。本文研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
　　(1)針對常規(guī)PI控制的PMSM調(diào)速系統(tǒng)中，PI參數(shù)魯棒性差的問題，對其進(jìn)行改進(jìn)。第一，針對工程設(shè)計方法整定PI控制器參數(shù)不是最優(yōu)的缺點，采用SOA(SeekerOptimization Algorithm，人群搜索算法)算法對速度控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;第二，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制。當(dāng)系統(tǒng)的運行狀態(tài)發(fā)生變化時，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動調(diào)節(jié)PI控制器的參數(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)

4、、加權(quán)系數(shù)的調(diào)整，使PI控制的參數(shù)達(dá)到最優(yōu)。
　　(2)考慮到PMSM伺服調(diào)速系統(tǒng)的非線性和不確定性，根據(jù)MPC的基本原理，利用RBF(Radial Basis Function，徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立PMSM的預(yù)測模型，在矢量控制基礎(chǔ)上，研究設(shè)計RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制的PMSM調(diào)速系統(tǒng)。根據(jù)多步預(yù)測控制的方法建立PMSM的預(yù)測模型，采用梯度下降法優(yōu)化求解最優(yōu)控制量，提高了伺服調(diào)速系統(tǒng)的魯棒性和動態(tài)性能。
　　(3)利用L

5、S-SVM(Least Square Support Vector Machine，最小二乘支持向量機)建立PMSM的預(yù)測模型，在矢量控制基礎(chǔ)上，研究設(shè)計LS-SVM預(yù)測控制的PMSM調(diào)速系統(tǒng)。研究分析LS-SVM用于回歸預(yù)測的原理和方法，采用牛頓法設(shè)計非線性控制器，從而提高了PMSM伺服調(diào)速系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)精度。
　　(4)分析研究數(shù)控機床伺服進(jìn)給系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)，建立機械傳動部分的動力學(xué)模型。將PI控制和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制