專利名稱：無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器構(gòu)造方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種無軸承異步電機(jī)徑向位置模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器的構(gòu)造方法，適用于無軸承異步電機(jī)徑向位置的高性能控制，屬于電力傳動(dòng)控制設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
無軸承異步電機(jī)具有無摩擦、無磨損、無需潤滑、運(yùn)行可靠，結(jié)構(gòu)簡單，成本低等優(yōu)點(diǎn)，在高速高精數(shù)控機(jī)床電主軸、高壓密封泵、飛輪儲(chǔ)能、壓縮機(jī)、渦流分子泵、計(jì)算機(jī)硬盤驅(qū)動(dòng)、航空航天等特殊場合具有十分廣泛的應(yīng)用前景。無軸承異步電機(jī)是一個(gè)多變量、非線性、時(shí)變的強(qiáng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)其穩(wěn)定懸浮運(yùn)行，必須對(duì)其進(jìn)行非線性解耦控制。無軸承異步電機(jī)的解耦控制主要有矢量控制、逆系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法等?；趧?dòng)態(tài)模型的矢量控制策略下的無軸承異步電機(jī)雖·然具有動(dòng)態(tài)性能好、調(diào)速范圍寬的優(yōu)點(diǎn)，但由于矢量控制方法中包含了無軸承異步電機(jī)轉(zhuǎn)子參數(shù)以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩，轉(zhuǎn)子參數(shù)的攝動(dòng)與負(fù)載轉(zhuǎn)矩的突變將會(huì)使系統(tǒng)魯棒性變差，影響系統(tǒng)的實(shí)際控制效果。逆系統(tǒng)方法是通過將復(fù)雜的非系統(tǒng)變換成簡單的線性系統(tǒng)，在不失系統(tǒng)可控性和精確性的前提下，在較寬的工作域內(nèi)使用線性理論來分析、設(shè)計(jì)線性控制器，但是此方法在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)線性化解耦的同時(shí)，需要獲得無軸承異步電機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型，因此在工程上應(yīng)用具有一定困難。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法雖然有效地解決了逆系統(tǒng)方法運(yùn)用中逆模型難以求取的難點(diǎn)，然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法線性化解耦后得到的偽線性系統(tǒng)仍是開環(huán)不穩(wěn)定的，需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的閉環(huán)控制器，并且基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在過學(xué)習(xí)、局部極小、以及類型和結(jié)構(gòu)的選擇過分依賴于經(jīng)驗(yàn)等缺陷，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法實(shí)際效果不佳。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種能使無軸承異步電機(jī)在不同徑向位置下徑向懸浮力進(jìn)行非線性動(dòng)態(tài)解耦控制，使其具有良好的靜、動(dòng)態(tài)控制性能，并且又能簡化系統(tǒng)控制的用于開環(huán)控制的無軸承異步電機(jī)徑向位置模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器的構(gòu)造方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是采用如下步驟1)將Park逆變換、Clark逆變換、電流跟蹤型逆變器和被控的無軸承異步電機(jī)依次串接組成復(fù)合被控對(duì)象；2)用具有6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加4個(gè)線性環(huán)節(jié)構(gòu)成具有2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆，其中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的第一個(gè)輸入
—作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)輸入，其經(jīng)二階系統(tǒng)~^ 的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
-TanS -^al2
的第二個(gè)輸入，再經(jīng)一個(gè)積分器的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第三個(gè)輸入；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣
義逆的第二個(gè)輸入_作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第四個(gè)輸入，其經(jīng)二階系統(tǒng)^5-Tf--T--_的輸 Iaxs +a21s+a22
出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第五個(gè)輸入，再經(jīng)一個(gè)積分器的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第六個(gè)輸入，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆的輸出，AodndmawaM和<322為廣義逆系統(tǒng)的參數(shù)；3)調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)和權(quán)系數(shù)使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆實(shí)現(xiàn)復(fù)合被控對(duì)象的廣義逆系統(tǒng)功能；將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆串接于復(fù)合被控對(duì)象之前組成廣義偽線性系統(tǒng)；廣義偽線性系統(tǒng)被線性化解耦為兩個(gè)單輸入單輸出子系統(tǒng)，分別為兩個(gè)位移二階偽線性子系統(tǒng)；4)將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆串接在復(fù)合被控對(duì)象之前，由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆、Park逆變換、Clark逆變換和電流跟蹤型逆變器共同構(gòu)成無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器。本發(fā)明的有益效果是
I、本發(fā)明采用一個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和四個(gè)線性環(huán)節(jié)來構(gòu)成一種動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用這種動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近廣義逆系統(tǒng)，其中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來逼近無軸承異步電機(jī)徑向位置的廣義逆系統(tǒng)，而用線性環(huán)節(jié)來表征廣義逆系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。此方法不但實(shí)現(xiàn)了無軸承異步電
機(jī)徑向位置原系統(tǒng)的線性化解耦，而且通過合理地調(diào)節(jié)廣義逆系統(tǒng)的參數(shù)a1(l、an、ai2、a2(l、^21和a22，使線性化解耦后的單輸入單輸出的徑向位置子系統(tǒng)的極點(diǎn)在復(fù)平面內(nèi)合理配置，將積分型不穩(wěn)定的子系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉€(wěn)定的子系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)了無軸承異步電機(jī)徑向位置非線性系統(tǒng)的開環(huán)線性化控制。2、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具備模糊邏輯強(qiáng)大的模糊推理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力、非線性逼近能力等優(yōu)點(diǎn)，利用模糊邏輯技術(shù)可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)模糊邏輯系統(tǒng)和并行模糊推理，因此采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部極小點(diǎn)、過學(xué)習(xí)及結(jié)構(gòu)和類型的選擇過分依賴經(jīng)驗(yàn)等缺陷。3、利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性函數(shù)的非線性逼近能力，本發(fā)明給出了廣義逆系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，從而解決了廣義逆系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中逆模型難以求取的瓶頸問題。4、通過構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆，將復(fù)雜非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變系統(tǒng)的控制轉(zhuǎn)化為對(duì)兩個(gè)簡單的位移二階偽線性子系統(tǒng)的控制，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)無軸承異步電機(jī)任意徑向位置下徑向懸浮力之間的非線性解耦控制。5、本發(fā)明給出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器不僅能實(shí)現(xiàn)無軸承異步電機(jī)在不同徑向位置下徑向懸浮力之間的解耦控制，而且可以作為非線性開環(huán)控制器直接使用，無需設(shè)計(jì)復(fù)雜的閉環(huán)控制器即可確保無軸承異步電機(jī)的穩(wěn)定懸浮運(yùn)行。


圖I是由Park逆變換11、Clark逆變換12、電流跟蹤型逆變器13和被控的無軸承異步電機(jī)14組成復(fù)合被控對(duì)象15 ；
圖2是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22的構(gòu)成圖，由6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的5層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21和4個(gè)線性環(huán)節(jié)構(gòu)成；
圖3是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22與復(fù)合被控對(duì)象15復(fù)合構(gòu)成的廣義偽線性系統(tǒng)3的示意圖及其等效 圖4是無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器4的構(gòu)成圖。圖中3.廣義偽線性系統(tǒng)；4.無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器；
II.Park逆變換；12. Clark逆變換；13.電流跟蹤型逆變器；14.無軸承異步電機(jī)；15.復(fù)合被控對(duì)象；21.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；22.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明的實(shí)施方案是首先由Park逆變換、Clark逆變換、電流跟蹤型逆變器、及被控的無軸承異步電機(jī)徑向位置組成復(fù)合被控對(duì)象，該復(fù)合被控對(duì)象等效為兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的4階微分方程模型，系統(tǒng)向量的相對(duì)階為{2，2}。采用6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(5層網(wǎng)絡(luò))和4個(gè)線性環(huán)節(jié)構(gòu)成具有2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的復(fù)合被控對(duì)象的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆。并通過調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)和權(quán)值使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆實(shí)現(xiàn)復(fù)合被控對(duì)象的廣義逆系統(tǒng)功能。再將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆置于復(fù)合被控對(duì)象之前，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆與復(fù)合被控對(duì)象組成廣義偽線性系統(tǒng)；廣義偽線性系統(tǒng)被線性化解耦為兩個(gè)單輸入單輸出子系統(tǒng)，分別為兩個(gè)位移二階偽線性子系統(tǒng)，從而將一個(gè)多變量、非線性、強(qiáng)耦合的復(fù)雜控制對(duì)象轉(zhuǎn)化為兩個(gè)二階子系統(tǒng)的控制。此方法不但實(shí)現(xiàn)了無軸承異步電機(jī)徑向位置原系統(tǒng)的線性化解耦，而且通過合理地調(diào)節(jié)廣義逆系統(tǒng)的參數(shù)a1(l、
an、a12、a2(l、a21和a22，可以使線性化解耦后的單輸入單輸出的子系統(tǒng)的極點(diǎn)在復(fù)平面內(nèi)合理配置，實(shí)現(xiàn)將積分型不穩(wěn)定的子系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉€(wěn)定的子系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的開環(huán)線性化控制。具體的實(shí)施分以下7步
I、形成復(fù)合被控對(duì)象。將Park逆變換11、Clark逆變換12、電流跟蹤型逆變器13和被控的無軸承異步電機(jī)14依次串接組成組成復(fù)合被控對(duì)象15，無軸承異步電機(jī)14在徑向
位置，如圖I所示。該復(fù)合被控對(duì)象15以{ & , & }兩個(gè)電流信號(hào)作為輸入，以轉(zhuǎn)子徑向
位移作為輸出。2、通過分析、等效與推導(dǎo)，為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22的構(gòu)造與學(xué)習(xí)訓(xùn)練提供方法上的根據(jù)。首先基于無軸承異步電機(jī)14的工作原理，建立無軸承異步電機(jī)徑向位置的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過坐標(biāo)變換和線性放大，得到復(fù)合被控對(duì)象15的數(shù)學(xué)模型，即兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下4階微分方程，其向量相對(duì)階為{2，2}。經(jīng)推導(dǎo)可以證明該4階微分方程可逆，即廣義逆系統(tǒng)存在，并可確定其廣義逆系統(tǒng)的2個(gè)輸入為巧, V2 = a20y +a2ly +<a22>!，2個(gè)輸
出分別為復(fù)合被控系統(tǒng)的2個(gè)輸入，即&和^。從而可以構(gòu)造出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22，為學(xué)習(xí)訓(xùn)練提供了方法上的根據(jù)，如圖2所示。3、根據(jù)無軸承異步電機(jī)14的具體情況，合理地調(diào)節(jié)廣義逆系統(tǒng)的參數(shù)a1(l、an、ai2、a20,a2l和a22，使線性化解耦后的單輸入單輸出的徑向位置子系統(tǒng)的極點(diǎn)在復(fù)平面內(nèi)合理配置，實(shí)現(xiàn)將積分型不穩(wěn)定的子系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉€(wěn)定的子系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的開環(huán)線性化控制。4、如圖3所示，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21和4個(gè)線性環(huán)節(jié)來構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21采用5層自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(簡稱為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2，誤差指標(biāo)選取樣本的均方誤差，輸入及輸出變量的隸屬函數(shù)均采用鐘形函數(shù)，并且每個(gè)輸入取15個(gè)隸屬度函數(shù)，輸出函數(shù)類型為線性，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21的參數(shù)和權(quán)系數(shù)在下一步的離線學(xué)習(xí)中確定。接著采用具有6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21加4個(gè)線性環(huán)節(jié)來構(gòu)造具有2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22，其中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆22的第一個(gè)輸入巧作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21的第一個(gè)輸入，其經(jīng)二階系統(tǒng)
權(quán)利要求
1.一種無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器構(gòu)造方法，其特征在于采用如下步驟 I)將Park逆變換(ll)、Clark逆變換(12)、電流跟蹤型逆變器(13)和被控的無軸承異步電機(jī)(14)依次串接組成復(fù)合被控對(duì)象(15)； 2 )用具有6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)加4個(gè)線性環(huán)節(jié)構(gòu)成具有2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22 )，其中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22 )的第一個(gè)輸入_作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第一個(gè)輸入，其經(jīng)二階系統(tǒng)~+ 的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第二個(gè)輸入，再經(jīng)一個(gè)積分器的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第三個(gè)輸入；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)的第二個(gè)輸入「作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第四個(gè)輸入，其經(jīng)二階系統(tǒng)^I 的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第五個(gè)輸入，再經(jīng)一個(gè)￥ + 5 +a22積分器的輸出為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的第六個(gè)輸入，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的輸出是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)的輸出，ai(l、ail、ai2、a2(l、a21和a22為廣義逆系統(tǒng)的參數(shù)； 3)調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的各個(gè)參數(shù)和權(quán)系數(shù)使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)實(shí)現(xiàn)復(fù)合被控對(duì)象(15)的廣義逆系統(tǒng)功能；將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)串接于復(fù)合被控對(duì)象(15)之前組成廣義偽線性系統(tǒng)(3);廣義偽線性系統(tǒng)(3)被線性化解耦為兩個(gè)單輸入單輸出子系統(tǒng)，分別為兩個(gè)位移二階偽線性子系統(tǒng)； 4)將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)串接在復(fù)合被控對(duì)象(15)之前，由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆(22)、Park逆變換(ll)、Clark逆變換(12)和電流跟蹤型逆變器(13)共同構(gòu)成無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器(4)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述無軸承異步電機(jī)徑向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器構(gòu)造方法，其特征在于所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的各個(gè)參數(shù)和權(quán)系數(shù)確定方法是將階躍激勵(lì)信號(hào)！ ^,h丨加到復(fù)合被控對(duì)象(15)的輸入端，采集無軸承異步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置的徑向位移將轉(zhuǎn)子徑向位移I 離線分別求其一階、二階導(dǎo)數(shù)，求出5和％，對(duì)信號(hào)做規(guī)范化處理，組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)的訓(xùn)練樣本集{ % , X , V1 , y , y , , , iq }，對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(21)進(jìn)行訓(xùn)練確定各個(gè)參數(shù)和權(quán)系數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種無軸承異步電機(jī)徑向位置模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制器的構(gòu)造方法，用具有6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加4個(gè)線性環(huán)節(jié)構(gòu)成具有2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆，調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)和權(quán)系數(shù)使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆實(shí)現(xiàn)復(fù)合被控對(duì)象的廣義逆系統(tǒng)功能；將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆串接于復(fù)合被控對(duì)象之前組成廣義偽線性系統(tǒng)；將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆串接在復(fù)合被控對(duì)象之前，由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆、Park逆變換、Clark逆變換和電流跟蹤型逆變器共同構(gòu)成控制器，實(shí)現(xiàn)無軸承異步電機(jī)徑向位置非線性系統(tǒng)的開環(huán)線性化控制，無需設(shè)計(jì)復(fù)雜的閉環(huán)控制器即可確保無軸承異步電機(jī)的穩(wěn)定懸浮運(yùn)行。
文檔編號(hào)H02P21/00GK102790582SQ20121027603
公開日2012年11月21日 申請日期2012年8月6日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月6日
發(fā)明者孫曉東, 李可, 楊澤斌, 江浩斌, 陳龍 申請人:江蘇大學(xué)