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1、基于神经网络的永磁直线同步电机位置控制器设计 武 琳 1 李 玮2 1) 沈阳工业大学电气工程学院，沈阳 110178 2) 河南矿山抢险救灾中心，郑州 450014 1) Email：ws_ka 2) Email：liwei198404 摘 要 针对永磁同步电机(PMLSM)提出了一种基于神经网络的实时 IP 位置控制方案。根据伺服系统中的 IP 控制策 略，利用神经网络的优点设计了神经网络实时 IP 位置控制器。所设计的神经网络实时 IP 位置控制器结构简单，权值调整计 算量小、速度快，同时用混合神经网络作为 PMLSM 系统辨识器，用多步预测性能指标函数实现了实时在线训练。理论分析 和实
2、验仿真对比研究的结果表明所提出方法具有优越的动态性能和鲁棒性。 关键词 IP 位置控制器，永磁直线同步电机，神经网络辨识器，多步预测 1引言 永磁直线同步伺服电机（PMLSM）具有推力强度 高、损耗低、电气时间常数小和响应快等优点，近年 来在高档数控机床进给驱动中得到了广泛应用，成为 新一代数控机床的主要标志之一。由于伺服系统运行 情况比较复杂，PMLSM 本身又是一个多变量、非线 性、强耦合的系统，一般的常规控制器容易受电机参 数变化和负载扰动等不确定性的影响，而且动态响应 和抗扰能力不能很好地兼顾。为了克服这些不足，提 出了基于神经网络的实时 IP 位置控制策略。 由于IP控制器具有良好的
3、对参考信号的快速响应 和对扰动的抑制能力，所以在伺服系统中采用了 IP 位 置控制器，然而从结构上讲，IP 位置控制器对系统参 数和推力的变化的补偿能力有限，又鉴于神经网络对 非线性函数良好的逼近能力和在交流传动中的成功应 用 12，本文设计了神经网络 IP 位置控制器，所设计 的神经网络 IP 位置控制器结构简单，权值具有明确的 物理意义，可在线快速调整。用混合神经网络作为 PMLSM 系统辨识器，用多步预测性能指标函数训练 神经网络位置 IP 控制器。 2永磁直线同步电机数学模型 在 d- q 坐标系下永磁同步直线电机的电压方程 和磁链方程 3如下： = += += += qqq fddd
4、 d q qq q d dd iL iL v dt d iRu v dt d iRu s s (1) 直线电机产生的电磁推力为： () dqqde 2 3 iiF = (2) 机械运动方程为： vMBvFF&+= Le (3) 其中：ud，uq和 id，iq分别为电压和电流的 d- q 轴分 量；d，q为绕组磁链 d-q 轴分量；Ld，Lq为 d- q 轴电感；f为永磁体磁链；Rs为绕组电阻；v 为机械 运动速度； 为极距；Fe为电磁推力；FL为负载阻 力；M 为动子质量；B 为粘滞摩擦系数。 3神经网络实时神经网络实时 IP 位置控制器设计位置控制器设计 所设计的 PMLSM 系统的位置调节
5、器为比例环 节，速度调节器为 IP 环节，合称 IP 位置控制器4。如 图 1 所示。 1 S r x * r x * vv * q i q i + L F 图 1 简化的 PMLSM IP 位置控制系统 由图中的 IP 位置控制器可得: * rr ( )( )e sxxs= (4) )()( * seksv s = (5) * *I qP ( )( )( )( ) K i sv sv sK v s s = (6) 离散化有: * rr ( )( )( )e kx kx k= (7) * s ( )( )vkK e k= (8) * 00 qISISP ( )( )( )( ) kk jj i
6、 kKT v jKT v jKv k = = (9) 根据递推原理可以得到: 中国电工技术学会电力电子学会第十一届学术年会 * qqIS ( )(1)( )iki kK T v k=+ ISPP () ( )(1)KTK v kKv k+ (10) 以上各式中， v(k)为动子速度， xr(k)为动子位置， v*(k) 为速度给定，x*r(k)为位置给定，Ts为采样周期，Ks， KI，Kp为控制器参数。根据式（8）和式（10）所示构 造一个线性神经网络，如图 2 所示 图 2 神经网络实时 IP 位置控制器 为了使系统具有快速的响应速度，神经网络 IP 位 置控制器的初始值不取随机的小数,而是
7、根据式(8)和 (10)令：w1= Ks，w2=KITs，w3=(KITs+Kp)，w4= Kp，其 中，Ks，KI，Kp为 IP 位置控制器在空载、额定情况且 满足规定的性能指标下所设计的控制器参数，可见权 值具有明确的物理意义，而神经网络的结构也与实际 IP 位置控制器有对应关系，从中可以得到速度给定量 v*(k)和电流给定 i*q(k)，另外为实现实时控制，使系统 具有更好的鲁棒性，需在线调整权值。在这里，可以 采用 BP 算法调整权值。经过推导和证明，多步预测 性能指标函数的响应性能远远快于常规的性能指标函 数。因此，为了进一步提高控制器的实时控制功能， 加快收敛速度，不采用常规的误差
8、平方的性能指标函 数，而是采用多步预测性能指标。. 取多步预测性能指标函数为 2 * 1rr 1 (1)(1) 2 Jqx kx k=+ 2 * irr 2 1 ()() 2 P N i qx kix ki = + 2 *2* qqq ( )(1)( ) 22 ikiki k + *2 q 2 (1) 2 P N i iki = + (11) 其中 * qqq ( )( )(1)ikikik= (12) * qqq ()()(1)ikiikiiki+=+ (13) Np为预测步长，q1，q2，qNp是加权系数，由于 q1是实 际输出误差的加权所以可以取得大一些。对各控制量 的加权这里为了简单取
9、相同值。 基于神经网络的实时 IP 位置控制统如图 3 所示。 它由神经网络 IP 位置控制器、神经网络辨识器和推 力前馈环节组成 其中实线部分为实际的控制回路，虚 线部分用于根据多步预测性能指标函数修正神经网络 IP 位置控制器的权值， x*r(k+i)为 k+i 步位置给定， r ( )xki+为第 k +i 步位置预测值 。 v + + + 图 3 基于神经网络的实时 IP 位置控制系统 3混合神经网络辨识器 由 dr v dt = 得到 rrS (1)( )(1)x kx kTv k+=+ (14) 式中，Ts为采样周期。利用混合神经网络模型5辨识 出 ( 1)v k +， L ( )
10、Tk。其中 ( ) L T k用于负载扰动的前 馈，然后按照式（12）即可求得 rrS (1)( )(1)x kx kTv k+=+ (15) 4实验仿真结果 采用的永磁直线同步伺服电机参数为：极距 =36mm， 动子质量M=10kg， 粘滞摩擦系数B=1.2N.s/m， 实验中位置给定为方波,周期 4 s，幅值 1m，在 1s 时 加入 20 N 的扰动，在 5 s 时电机动子质量 M 和粘滞 摩擦系数 B 同时增大 5 倍。 IP 位置控制器的位置比 例、速度比例和积分增益分别取为 6.43，9.32 和 197.79。神经网络实时 IP 位置控制器 ,其初始权值 取 w1=7.02，w2
11、=2.12，w3=-9.05，w4=8.07。由混合 神经网络构成的辨识器先针对额定情况进行离线训 练，其中的非线性神经网络为准对角递归神经网络结 构，输入层神经元个数为 2，隐层神经元个数为 7，输 出层神经元个数为 1，采用并行 RPE 算法。在线训练 步数是：混合神经网络构成的辨识器中的线性部分 3 步，非线性部分 5 步。多步预测性能指标函数下的神 经网络实时 IP 位置控制器的在线训练取学习率 =0.5，预测步数 Np=3，加权系数 q1=1.2，q2=0.8， q3=0.6， =0.3。图 4 和图 5 分别为常规 IP 位置控制 和神经网络实时 IP 位置控制方法的控制结果。 中
12、国电工技术学会电力电子学会第十一届学术年会 图 4 传统 IP 位置控制输出响应 图 5 采用神经网络 IP 位置控制输出响应 从实验仿真结果可以明显看出，传统的 IP 位置 控制器当参数变化或推力变化时，跟踪误差较大，鲁 棒性很差。 神经网络实时 IP 位置控制器在参数或推力 变化时出现波动，但很快就能够调整过来，所提出的 控制方法跟踪效果好，鲁棒性强。 5结论 永磁直线同步电机的主要应用是在伺服系统中， 因此对直线伺服位置控制问题的研究有广泛的实际意 义。本文对永磁直线伺服系统的位置控制问题，根据 伺服系统中的 IP 位置控制器的构成， 设计一个线性神 经网络 IP 位置控制器结构， 同时
13、用混合神经网络作为 PMLSM 系统辨识器，用多步预测性能指标函数实现 了实时在线训练，具有较快的响应速度利用辨识器得 到的推力实现了对推力的前馈控制。在理论分析的基 础上进行了实验仿真研究，理论分析和实验仿真都证 明了所提出控制方法的有效性。 参考文献 1 Lin F J, Wai R J. Fuzzy neural network sliding- mode position controller for induction servo motor drive J. IEE Proc Electric Power Appl, 1999 ,146(3) :297- 308. 2 Lin F
14、J. Real- time IP position controller design with torque feedforward control for PM synchronous motor J. IEEE Trans on Ind Electron,1997,44(3) :398- 407. 3 郭庆鼎, 王成元, 周美文, 孙庭玉. 直线交流伺服系统 的精密控制技术. 北京:机械工业出版社, 2000. 4 郭庆鼎, 周悦, 郭威. 高精度永磁直线同步电动机伺服 系 统 鲁 棒 位 置 控 制 器 的 设 计 . 电 机 与 控 制 学 报,1999,2(4):208212 5 李鸿儒. 基于神经网络的永磁同步电机控制策略的研 究 D. 沈阳:东北大学, 2001. 中国电工技术学会电力电子学会第十一届学术年会
