摘要：本文通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在開關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,提出了一種新的應(yīng)用方式以及如何采取樣本,并搭建了基于Simulink的仿真系統(tǒng)，將其應(yīng)用于開關(guān)磁阻電機(jī)中非線性嚴(yán)重的開關(guān)磁阻電機(jī)。通過運(yùn)用參數(shù)可調(diào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、變學(xué)習(xí)速率的學(xué)習(xí)算法等方法相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)來改善控制系統(tǒng)的特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本控制系統(tǒng)具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快，超調(diào)小，魯棒性好，節(jié)能效果明顯等優(yōu)點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；開關(guān)磁阻電機(jī)；Simulink；非線性

中途分類號(hào)：TP9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

0前言

開關(guān)磁阻電機(jī)是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)。在不同的控制方式下，其參數(shù)和結(jié)構(gòu)都是變化的，采用傳統(tǒng)的PID控制很難得到令人滿意的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以用來解決那些用傳統(tǒng)的控制方法難以加以有效控制的復(fù)雜系統(tǒng)的控制。智能控制可以充分利用其非線性、變結(jié)構(gòu)、自尋優(yōu)等各種功能來克服開關(guān)磁阻電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的變參數(shù)、變結(jié)構(gòu)和非線性等因素，從而提高整個(gè)控制系統(tǒng)的魯棒性。因此，在開關(guān)磁阻電機(jī)中引入智能控制，將有助于提高系統(tǒng)的性能指標(biāo)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究與應(yīng)用已深入到眾多的領(lǐng)域和學(xué)科。同樣，它的發(fā)展也給電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的控制策略帶來了新思想、新方法。與傳統(tǒng)的控制方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有一系列的優(yōu)點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制突破了傳統(tǒng)控制理論中必須基于被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，它按實(shí)際效果進(jìn)行控制而不依賴于被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型；其次，智能控制模仿了人腦思維，而人腦的思維是非線性的，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器也具有非線性的特點(diǎn)。

目前，交、直流傳動(dòng)系統(tǒng)已經(jīng)擁有比較成熟的控制方案，如直流雙閉環(huán)，交流電機(jī)的矢量控制系統(tǒng)等。而且交、直流電氣傳動(dòng)系統(tǒng)經(jīng)過內(nèi)環(huán)改造后（電流環(huán)，矢量變換），其轉(zhuǎn)速環(huán)可以建立統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型，采用傳統(tǒng)的PID控制已經(jīng)能夠取得基本滿意的控制效果。但是在實(shí)際的傳動(dòng)系統(tǒng)中，電機(jī)本身的參數(shù)和拖動(dòng)負(fù)載的參數(shù)在運(yùn)行過程中有可能發(fā)生變化。因此，電氣傳動(dòng)系統(tǒng)從本質(zhì)上講是一個(gè)時(shí)變，強(qiáng)耦合的非線性多變量系統(tǒng)?？刂茖?duì)象的參數(shù)變化和非線性特性，使得固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器不能使系統(tǒng)在各種工況下都保持設(shè)計(jì)時(shí)的性能指標(biāo)，系統(tǒng)的魯棒性不強(qiáng)。在電氣傳動(dòng)系統(tǒng)中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，可以利用其非線性、變結(jié)構(gòu)、自尋優(yōu)等各種功能來克服電氣傳動(dòng)系統(tǒng)中的變參數(shù)和非線性因素，從而提高系統(tǒng)的性能指標(biāo)。

1開關(guān)磁阻電機(jī)基本結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理

開關(guān)磁阻電機(jī)的定子和轉(zhuǎn)子的磁極均為凸極結(jié)構(gòu)，定子鐵芯每個(gè)齒上安裝像直流電機(jī)主磁極繞組一樣的集中繞組，轉(zhuǎn)子鐵芯齒上不安裝繞組。定子內(nèi)圓周上相對(duì)的兩個(gè)齒上的繞組串聯(lián)（順向）成為一相繞組。圖1為一臺(tái)四相8/6極的開關(guān)磁阻電機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖1四相8/6極的開關(guān)磁阻電機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖

由于開關(guān)磁阻電機(jī)具有雙凸極結(jié)構(gòu)，SRM定子和轉(zhuǎn)子的極數(shù)有許多種組合。通常采用就是圖1所示的定子四相8極、轉(zhuǎn)子6極方式，也有定子三相6極、轉(zhuǎn)子4極方式或者三相12/8極等結(jié)構(gòu)?？紤]到加大定子相繞組電感隨轉(zhuǎn)角的平均變化率能提高電機(jī)出力，最常見的是轉(zhuǎn)子的極數(shù)比定子少2個(gè)。開關(guān)磁阻電機(jī)的相數(shù)記為m，定子極數(shù)記為Ns，轉(zhuǎn)子極數(shù)記為Nr，步進(jìn)角記為θs，則有：

一般來說，電機(jī)的相數(shù)越高，定、轉(zhuǎn)子齒數(shù)越多，步進(jìn)角就越小，輸出的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)就越小。但相數(shù)增加的同時(shí)也帶來了功率變換器主電路的復(fù)雜程度提高，功率器件的數(shù)量增加和成本的增加和成本的增加等一系列問題。因而在要求低的場(chǎng)合單相和兩相結(jié)構(gòu)應(yīng)用比較多，作為驅(qū)動(dòng)的開關(guān)磁阻電機(jī)多采用三相或者四相經(jīng)向結(jié)構(gòu)。

開關(guān)磁阻電機(jī)是依靠磁阻效應(yīng)運(yùn)行的，其運(yùn)行原理遵循“磁阻最小原理”，即磁通總要沿著磁阻最小的路徑閉合，在磁場(chǎng)中，一定形狀鐵芯的主軸線由向與磁場(chǎng)軸線重合位置運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì)。利用這種趨勢(shì)，開關(guān)磁阻電機(jī)以定子凸極產(chǎn)生磁場(chǎng)，轉(zhuǎn)子鐵芯凸極形成均勻分布的多個(gè)主軸線，只要控制定子各相順序產(chǎn)生磁場(chǎng)，轉(zhuǎn)子就總具有轉(zhuǎn)向磁阻最小位置的趨勢(shì)，從而產(chǎn)生維持電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的連續(xù)轉(zhuǎn)矩。這種由對(duì)相電流的控制產(chǎn)生的磁場(chǎng)并不是如同步進(jìn)電機(jī)一樣，完全由電流的導(dǎo)通決定轉(zhuǎn)子位置，而是電流的導(dǎo)通取決于轉(zhuǎn)子的位置，對(duì)于轉(zhuǎn)子位置信息的取得，大多數(shù)是采用加載位置傳感器來解決的。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值使控制器的參數(shù)達(dá)到最優(yōu)，采用變學(xué)習(xí)速率加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，RBF在線辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)開關(guān)磁阻電機(jī)在線參數(shù)辨識(shí)，根據(jù)轉(zhuǎn)矩變化，實(shí)時(shí)調(diào)整控制器的參數(shù)。

圖2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為4層，如圖3所示。第l層為輸入層；第2層為模糊化層；第3層為模糊推理層；第4層為輸出層。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2–6–6–3。

圖3.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

(l)輸入層。該層將輸入誤差e和系統(tǒng)實(shí)際輸出y(k)作為下一層的輸入?；罨瘮?shù)為：

因此本層的輸出為e和y(k)

(2)模糊化層?；罨瘮?shù)即為該隸屬度函數(shù)。因此，輸出為：

其中，i=l，2;j=l，2，...6。cij和bij分別為高斯函數(shù)第i個(gè)輸入變量的第j個(gè)模糊集合的隸屬函數(shù)的均差和標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）模糊推理層。將上層中的模糊量經(jīng)過兩兩相乘，得到這一層的輸出值。因此，本層的活化函數(shù)，即輸出為：

這里k=l，2，3，4，5，6。

(4)輸出層。這一層要輸出的就是PID控制器的參數(shù)，本層的輸出值就是將權(quán)值以矩陣乘的方式，乘以第3層的輸出。因此，本層的輸出為：

3實(shí)驗(yàn)仿真

通過實(shí)驗(yàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的開關(guān)磁阻電機(jī)動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性進(jìn)行了研究。本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采用四相8/6極開關(guān)磁阻電機(jī)，電機(jī)參數(shù)為額定功率為60KW，額定轉(zhuǎn)速為1500r/min，圖4為在本文提出的控制策略控制下系統(tǒng)的響應(yīng)過程。圖5為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線對(duì)PID參數(shù)整定。

圖4系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線（本文方法）

圖5模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID參數(shù)的在線整定

4結(jié)論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器特別適合于非線性性對(duì)象的自適應(yīng)控制。本文將模糊理論，系統(tǒng)辨識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并利用其調(diào)整PID參數(shù)的控制方法，使PID控制系統(tǒng)達(dá)到很好的控制性能，解決了普通PID控制器在控制時(shí)變、非線性系統(tǒng)中所出現(xiàn)的問題。通過MATLAB仿真器實(shí)驗(yàn)表明系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性好，具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性。