核心提示：　　永磁同步電機(jī)（ PMSM ）具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)小、轉(zhuǎn)矩/慣量比大、效率高等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量的伺服系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用

　　永磁同步電機(jī)（ PMSM ）具有氣隙磁密高、轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)小、轉(zhuǎn)矩/慣量比大、效率高等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量的伺服系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。由于伺服系統(tǒng)運(yùn)行情況比較復(fù)雜， PMSM本身又是一個(gè)多變量、非線性、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)，因此一般控制器都采用PI控制器，容易受電機(jī)參數(shù)變化和負(fù)載擾動(dòng)等不確定性的影響，而且動(dòng)態(tài)響應(yīng)和抗擾能力不能很好地兼顧。為了克服PI控制器的不足，多種消除不確定性影響的控制策略已相繼提出[ 1～5].然而，這些策略基本上是按著線性設(shè)計(jì)模型得到的。實(shí)際上電磁轉(zhuǎn)矩中不可避免地包含有紋波轉(zhuǎn)矩和齒槽轉(zhuǎn)矩等脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩，加之負(fù)載轉(zhuǎn)矩的不確定性，轉(zhuǎn)矩中存在大量的非線性和不確定性，有時(shí)會(huì)引起控制品質(zhì)嚴(yán)重下降，因而魯綏化人，教授，博士生導(dǎo)師，從事智能控制、多變量控制及其在交流傳動(dòng)中的應(yīng)用等研究。

　　棒性得不到保證。本文把脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩和負(fù)載轉(zhuǎn)矩合視為可測(cè)干擾，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)的極點(diǎn)配置自校正前饋控制（ PPST FC）策略。

　　極點(diǎn)配置自校正前饋控制將前饋和反饋結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)的自適應(yīng)極點(diǎn)配置，但它本身根本無(wú)法解決干擾的測(cè)量問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的手段在系統(tǒng)辨識(shí)和控制中已有廣泛應(yīng)用，且已應(yīng)用于交流傳動(dòng)領(lǐng)域[ 6， 7].本文利用一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器，以文獻(xiàn)[ 8]中所提出的方法對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了快速訓(xùn)練。

　　2矢量控制的PMSM永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型為式中， u和u分別為d和q軸定子電壓， i和i分別為d和q軸定子電流，和分別為d和q軸定子磁和L分別為定子繞組的d和q軸電感， R為定子電阻，為電角速度， p為微分符號(hào)， L為定、轉(zhuǎn)子間的d軸互感， I為永磁體的等效d軸勵(lì)磁電流，P為極對(duì)數(shù)， T為電磁轉(zhuǎn)矩， T為負(fù)載轉(zhuǎn)矩， J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量， B為阻尼系數(shù)，為轉(zhuǎn)子角速度。

　　永磁同步電機(jī)控制的基本原理是矢量控制，如果i = 0， d軸定子磁鏈不變，而永磁同步電機(jī)中和I為常數(shù)，所以電磁轉(zhuǎn)矩T與i成比例，即把式（ 8）代入式（ 7）可得頻域模型加入零階保持器，對(duì)式（ 9）進(jìn)行z變換，得離散化方程為其中3帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的PMSM極點(diǎn)配置自校正前饋控制3. 1極點(diǎn)配置自校正前饋控制器將式（ 10）表示為（ k）為輸入，控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，借鑒常規(guī)極點(diǎn)配置的設(shè)計(jì)方法[ 9]，可設(shè)控制器方程為將式（ 12）中的u（ k）代入式（ 11） ，得到給定穩(wěn)定的期望閉環(huán)極點(diǎn)多項(xiàng)式T （ z） ，得到極點(diǎn)配置方程）互質(zhì)，式（ 14）有唯一解。

　　對(duì)多項(xiàng)式D （ z）的選擇方法與常規(guī)線性對(duì)象設(shè)計(jì)時(shí)一樣。為了有效地消除靜差，在控制器中加入積分器，于是D（ z）滿足由于PM SM參數(shù)和負(fù)載擾動(dòng)的變化，對(duì)象模型控制與決策的參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，采用顯式算法先辨識(shí)過(guò)程模型參數(shù)，再求控制律。應(yīng)用具有遺忘因子的遞推最小二乘算法估計(jì)參數(shù)式中3. 2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器PM SM的電磁轉(zhuǎn)矩中實(shí)際上還包含有由反電勢(shì)或定子電流諧波引起的紋波轉(zhuǎn)矩以及由定子鐵心與轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)相互作用（亦稱齒槽效應(yīng)）引起的齒槽轉(zhuǎn)矩。其中紋波轉(zhuǎn)矩與定子電流和轉(zhuǎn)子位置有關(guān)，齒槽轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)子位置有關(guān)，且其中的關(guān)系非常復(fù)雜，難以精確表示。另外，負(fù)載轉(zhuǎn)矩本身存在大量的非線性和不確定性。所以PM SM簡(jiǎn)化模型中的T準(zhǔn)確計(jì)算。為此，根據(jù)實(shí)際中主要負(fù)載轉(zhuǎn)矩基本可知的情況，對(duì)實(shí)際系統(tǒng)可已知的負(fù)載轉(zhuǎn)矩直接引入，設(shè)為T（ k） 而對(duì)于不確定的部分加上電磁轉(zhuǎn)矩中的紋波轉(zhuǎn)矩和齒槽轉(zhuǎn)矩等脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩，采用一遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練得到，設(shè)為f（ k）。因?yàn)檫f歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接辨識(shí)黑箱系統(tǒng)（參見(jiàn)圖1） ，有綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩為這里采用文獻(xiàn)[ 9]中所用的對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及快速訓(xùn)練算法。

　　帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的PM SM極點(diǎn)配置自校正前饋控制的步驟如下：1）確定期望的極點(diǎn)多項(xiàng)式T （ z 2）測(cè)取對(duì)象的輸出y（ k） ，確定T（ k） ，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求f 3）對(duì)式（ 17）進(jìn)行模型辨識(shí)4）對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線辨識(shí)4實(shí)驗(yàn)仿真采用美國(guó)科爾摩根公司的PM SM矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)， PM SM參數(shù)。用一臺(tái)直流電機(jī)提供確定的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。在永磁同步電機(jī)上安裝變慣量機(jī)械裝置，通過(guò)其上安放不同的鐵盤來(lái)改變轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)。

　　實(shí)驗(yàn)中速度給定為700 r min　1，開(kāi)始外部負(fù)載轉(zhuǎn)矩T = 0，在1 s時(shí)加入3 N m的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。對(duì)3種情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)： 1）額定情況 2）增大J約5倍， B不變 3）增大B約5倍， J不變。為比較效果，應(yīng)用傳統(tǒng)的PI速度控制器也進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器先針對(duì)額定空載情況進(jìn)行了離線訓(xùn)練。取在線訓(xùn)練步數(shù)為5，遺忘因子= 0. 99.圖2為PI控制的結(jié)果，圖3（ a）和（ b）分別為把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩作為T（ k）的控制結(jié)果，通過(guò)對(duì)比可看出所提出控制策略的有效性。

　　測(cè)器的PPSTFC的響應(yīng)結(jié)果（ a）把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為f（ k）的結(jié)果（ b）把所加負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為T（ k）的結(jié)果李鴻儒等：帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制5結(jié)語(yǔ)本文提出一種帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制策略。由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器，從而把綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為可測(cè)干擾，實(shí)現(xiàn)了永磁同步電機(jī)極點(diǎn)配置自校正前饋控制，對(duì)參數(shù)變化和負(fù)載擾動(dòng)等不確定性進(jìn)行了有效的前饋補(bǔ)償。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真證明所提出的控制策略具有較強(qiáng)的魯棒性，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的控制策略。

　　盡管采用了快速的訓(xùn)練方法，限于方法的局限以及微機(jī)的計(jì)算速度，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的綜合負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的在線訓(xùn)練無(wú)法達(dá)到最優(yōu)。文中把已知的負(fù)載轉(zhuǎn)矩直接引入，而對(duì)于不確定的部分采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練得到的方法非常實(shí)用有效，實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果充分說(shuō)明了負(fù)載轉(zhuǎn)矩的直接引入控制效果最佳。