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          感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的模糊控制研究

          作者: 時間:2009-08-04 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          3.3 變結(jié)構(gòu)
          滑模變結(jié)構(gòu)對系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型精確性要求不高,對系統(tǒng)的不確定參數(shù)、參數(shù)變化、數(shù)學(xué)描述的不確定性及外界環(huán)境的擾動具有完全的自適應(yīng)性。而不需要數(shù)學(xué)模型,根據(jù)專家或經(jīng)驗知識設(shè)計控制規(guī)則,也存在一些缺陷,文獻(xiàn)結(jié)合滑動模態(tài)控制和控制的特點,推導(dǎo)出異步電動機(jī)轉(zhuǎn)矩控制模糊滑動模態(tài)控制算法,實驗仿真表明,這種控制方案不僅使系統(tǒng)具有滑??刂频捻憫?yīng)快,對系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感和魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點,而且還具有模糊控制不需要精確系統(tǒng)模型的方便性和穩(wěn)定性等優(yōu)點。針對滑??刂频亩秳訂栴},文獻(xiàn)提出一種方案,在傳統(tǒng)無速度傳感器轉(zhuǎn)矩中,利用滑膜結(jié)構(gòu)理論進(jìn)行速度控制的基礎(chǔ)上,在滑膜控制器輸出后添加模糊積分器,在保持良好魯棒性條件下,有效地消除了滑膜控制器的抖動問題。
          3.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
          神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用科學(xué)技術(shù)手段模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng),有并行處理、分布式儲存信息和糾錯能力、自學(xué)習(xí)和自組織能力,用在線或離線方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合基于規(guī)則的知識,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)不能很好利用已有知識,從而訓(xùn)練時間過長或容易陷入局部最優(yōu)。模糊控制的優(yōu)點在于邏輯推理能力強(qiáng),容易進(jìn)行高階信息處理。模糊技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合,能發(fā)揮各自的優(yōu)勢、彌補(bǔ)其不足。模糊技術(shù)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),拓寬網(wǎng)絡(luò)信息的處理能力,處理神經(jīng)信息、模糊信息或其他小精確信息。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和自動識別模式特性來進(jìn)行模糊信息處理,解決模糊規(guī)則的自動提取及隸屬函數(shù)的自動生成問題。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與模糊控制有效地結(jié)合起來所構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器,不需要被控對象精確的數(shù)學(xué)模型,而且可根據(jù)控制中的結(jié)果進(jìn)行自學(xué)習(xí),不斷提高自身的適應(yīng)性,能很好地滿足系統(tǒng)的要求。文獻(xiàn)則用FNNS(模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在線辨識異步的定子電阻,把運(yùn)行時間、頻率和電流作為輸入變量,得到輸出變量,定子電阻值,其中利用模糊規(guī)則的增減優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò),節(jié)約處理時間,并按規(guī)則數(shù)確定學(xué)習(xí)率(具有可變性),保證了系統(tǒng)的高效性,穩(wěn)定性及收斂性。文獻(xiàn)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行速度控制,采用基本樣條函數(shù)構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使該具有響應(yīng)快、超調(diào)小、魯棒性較強(qiáng)、脈動幅度小、抗干擾能力好等特點。通過試驗比較其動、靜態(tài)特性均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)控制。
          3.5 遺傳算法模糊控制
          模糊控制規(guī)則易受人的因素的影響而歸納得不完善,并且不能學(xué)習(xí),影響了模糊控制的效果。遺傳算法是模擬自然進(jìn)化中優(yōu)勝劣汰、適者生存的原理來進(jìn)行自學(xué)習(xí)和尋優(yōu)的。它用簡單的編碼技術(shù)和繁殖機(jī)制來表現(xiàn)復(fù)雜的現(xiàn)象,從而解決非常困難的尋優(yōu)問題。
          遺傳算法(GA)應(yīng)用于模糊控制器設(shè)計,GA可自動確定模糊控制器的參數(shù),自動獲取控制規(guī)則。有人采用遺傳算法,考察了不同模糊算子和模糊決策方法對動靜態(tài)性能的影響。提出采用CA學(xué)習(xí)模糊轉(zhuǎn)矩中轉(zhuǎn)矩誤差隸屬度函數(shù)分布,通過幾次迭代學(xué)習(xí),GA就找到一組滿意的模糊隸屬度函數(shù)分布。仿真表明,通過GA的優(yōu)化,系統(tǒng)具有更快的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度、轉(zhuǎn)矩和諧波電流小等優(yōu)點。遺傳算法作為一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法,用來優(yōu)化模糊神經(jīng)控制器的權(quán)值和隸屬函數(shù)取得了一定的成果。文獻(xiàn)根據(jù)遺傳算法和模糊控制理論,和設(shè)計一種基于遺傳算法的自尋優(yōu)模糊控制器。文獻(xiàn)用模糊控制器來模擬傳統(tǒng)異步電動機(jī)DTC系統(tǒng)的狀態(tài)選擇器,采用遺傳算法和參數(shù)調(diào)整算法對模糊控制器的量化因子和比例因子分別進(jìn)行離線粗調(diào)和在線優(yōu)化細(xì)調(diào),解決了常規(guī)模糊控制器在直接轉(zhuǎn)矩控制過程中特別是起動過程因參數(shù)不變帶來的超調(diào)量大、響應(yīng)慢、不穩(wěn)定性等問題.

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/163682.htm


          4 結(jié)語
          介紹和分析比較電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制的模糊控制。不難發(fā)現(xiàn),模糊理論在直接轉(zhuǎn)矩控制中主要應(yīng)用在參數(shù)辨識和系統(tǒng)控制,前者包括定子電阻、定子磁鏈和轉(zhuǎn)速辨識;后者主要有開關(guān)表選取、速度調(diào)節(jié)等。直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)引入模糊理論,特別是將模糊理論和其他智能控制結(jié)合,使其性能得到改善,但相應(yīng)增加了系統(tǒng)復(fù)雜性,特別是變結(jié)構(gòu)模糊控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法復(fù)雜,計算成本高。因此如何保持直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)簡單的特點,而又能改善性能將是模糊直接轉(zhuǎn)矩控制重點的問題之一。

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