感应电机无速度传感器直接转矩控制的智能优化设计

０ 引 言
直 接 转 矩 控 制 （ ｉ ｃ Ｔ ｒｕ ｏｔ ｌ Ｄ Ｃ） Ｄ ｒ ｔ ｏｑ ｅ Ｃ ｎｒ ， Ｔ ｅ ｏ
高 ， 需要 大量 离线 训 练 。本 文 在 综 合 考 虑 Ｄ Ｃ 且 Ｔ 系统 性 能要 求 后 ， 设计 了在 线 自整 定模 糊 神经 Ｐ Ｉ 控制 器 ， 实现 了对 感应 电机 Ｄ Ｃ低 速 时 系统 性 能 Ｔ 的改 善 。
Ｉ ｔ ｌｉ ｅ ｎ ｅ ｌ ｎｔ Ｏｐｔｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｓｇ ｆ Ｉ ｕｃ ｉ ｎ Ｍ ｏ ｏ ｒ ｃ ｇ ｉ ｚ ｔｏ Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｎｄ ｔｏ ｔ ｒ Ｄｉ ｅ ｔ Ｔｏ ｑｕ ｎ ｒ ｌｗｉｈｏ ｐ ｅ ｎ ｏ ｌ ｓ ｒ ｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｔ ｕｔ Ｓ ｅ ｄ Ｓｅ ｓ ｒｅ ｓ
ｃ ｙ，ｓａｉ ｈａ ａ ｔ ｒｓｉ ． Ｓｍ ｕ ａｉｎ ｅ ｕｌｓｓ ｗｅ ｈａ ｎ ｅｌｇ ｎ ｐｉ ｚ ｔｏ ｅ ｉ ｎ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｏ ｑ ｏ ｒ ｌｓ ｓ ｔｔｃ ｃ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｉ ｌｔｏ ｒ ｓ ｔ ｈｏ ｄ ｔ ｔｉｔ ｌｉｅ ｔｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｄ ｓｇ ｋ ｓｄｉｅ ｔｔｒ ｕｅ ｃ ｎｔｏ ｙ — ｔｍ ｂｖｏ ｌ ｍｐｒ ｖ ｄ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｅ ａ ｏ ｉｕｓｙ ｉ ｏ ｅ ｅ ｆｒ ｎ ｅ， ｂ ｔｅ ｏ ｕ ｔ ｓ ｎｄ ｓｌ－ ｄ ｐ ｉｅ ｅｔ ｒｒ ｂ ｓｎｅ ｓａ ｅｆａ ａ ｔｖ ．
其 中： ｙ为实 际转 速输 出 ，， 期望 转 速输 出。 ｌ为 那 么误 差信 号将 由第 四层 向第 一层 一 次反传 。
（ ）解 模糊 层 ： １
＝
ｏ ， ６ｌ
＝ ｌ 一ｙ＝ ｅ ，
（） ６
＝
警＝
＝
（ ７ ）
图 ２ Ｆ Ｎ Ｐ 控制框 图 Ｎ —Ｉ
ｅ ＝ ・ ，Biblioteka ＝ ｎ￡ ｙ ｅ （） ３ 此 层共 有 ４ ９个 节点 。 （ ）解模 糊 化层 ： ４
图 １ Ｄ Ｃ原 理 框 图 Ｔ
∑ ｉ ， ｎｔ Ｏ￣ ＝ ｅ ）ｉ ｊ ４ Ｙ ｊ ４
ｉ １ ＝
Ｌ， （） ４
２ 模 糊神经 网络 一 Ｉ 节器 Ｐ调
从 降低 系统成 本 ， 需安 装 的角 度 出发 ， 速 无 无
由于其结 构 简单 、 系统 动态 响应 速度 快等 特点 ， 被
广泛 应用 在 交 流 调 速 系统 中 。传 统 Ｄ Ｃ 系统 都 Ｔ
是采 用 Ｐ 控 制器进 行 转速 调节 的 ， Ｉ 该算 法 具 有简 单方便 、 可靠 性高 等优 点 ， 却 需要 大量 试验 反复 但 调 速 ， 且得 到 的参数 也 比较粗 糙 ， 而 容易 引发 系统 在低 速运 行 时控 制精 度欠 缺 、 矩脉 动大 的问题 。 转 基 于模 糊 控 制 的 Ｄ Ｃ方 法 ， 模 糊 自适 应 Ｐ 调 Ｔ 用 Ｉ 节器 代替 常规 Ｐ 调节 器 Ｊ可 以抑 制 转 矩 脉 动 ， Ｉ ，
ｆ
然后 用 Ｂ 法 来 修 正 Ｆ Ｎ 的 可 调 参 数 ， Ｐ Ｎ
（ ：１ ２ ８ ，ｎ 和 （ ＝１ ２ ＝１ ２ Ｚ ，…９ ） ／ ｉ ，， ， …７ 。 ）
定 义指 标 函数 为
优化 ， 其结构图如图 ２所示 。
Ｅ＝ （—， ＝１ ÷ ｙ ｌ 了 ） ｅ
（ ５ ）
其 中 ：＝１２３ … ，９ ｉ ， ，， ４ 。
（ ）规则 层 ： ２
在 Ｆ Ｎ模 块 中 ， 和 分 别 为 实 际转 速 与 Ｎ 给 定转 速 之 间 的误差 Ａ ， 其 变 化 率 ｄ ｎ ＆， ｎ及 ａ ／ 这
＝
舞 ・ （ ８ ）
—ａ Ｅ ａ ， ，
— —＿ ———
迫 札 与控 制 应 用 ２１， １ ） ０１ ８（２ ３
控制与应用技术 Ｅ 帅强
感 应 电 机 无 速 度 传 感 器 直 接 转 矩 控 制 的 智 能 优 化 设 计
王 宝忠 ， 要 丹 ， 孙 健涛 （ 苏科技 大学 ， 苏 镇 江 江 江
摘
２２ ０ ） １ ０ ３
要 ： 一些 特定作业环境 中， 要对 电机转速进行精确调控 。为 了改善直 接转 矩控 制系统低 速时常 在 需
速 变化 。感 应 电机 Ｄ Ｃ原 理 图如 图 １所示 。 Ｔ
ｙ ：。ｐ 删 ２ ， （ ）
（） ２
（ｉ Ｊｊ
其 中 ，ｔ ｒ 和 分 别 是 第 ｉ 输 入 变 量 的 第 ｒ 个
个 模糊 集 合 的高斯 型 函数 的隶 属 函数 的均值 和 标
准差 ， 们 都 是 Ｆ Ｎ 的 可 调 参 数 。 此 层 共 有 １ 它 Ｎ ４ 个节 点 。 （ ）规 则层 ： ３
规 Ｐ 调节器带来 的转 速脉动 ， Ｉ 设计 了基 于模糊 神经 网络 的新 型 Ｐ 调 节器 ， Ｉ 改进后 的转 速调节器 具有快 速 自 整定 、 超调的特性 。针对 ＭＡ Ｓ转速观测器低速时 的不稳定性 ， 微 Ｒ 设计 了基于人 工神经 网络的模型参 考 自适 应速度观测器 ， 改进后的转速观测器具有 良好 的动 、 静态特性 。仿真结果表 明 ： 智能优化设计使得直接转矩控 制系统的控制效果 明显提高 ， 且有更好 的鲁棒性 和 自适应 性。
Ａｂｓ ｒ ｔ ｎ ｓ ｍｅ ｓ ｅ ｉｌｗｏ ｋｉｇ ｅ ｖ ｒ ｍｅ ，ｔ ｅ ｓ ｅ ｆｍｏ ｏ ｈ ｕ ｄ ｂｅｃ ｎ ｒ ｌｅ ａ ｃ ａｅｙ． Ｉ ｒ ｒｔ ｔ ａｃ ：Ｉ ｏ ｐ ｃ ａ ｒ ｎ ｎ ｉｏｎ ｎｔ ｈ ｐｅ ｄ ｏ ｔ ｒｓ ｏ ｌ ｏ ｔｏｌｄ ｃ ｕｒｔ ｌ ｎ ｏｄｅ ｏ ｒ ｄ ｃ ｎ ｏｏ ｐ ｅ ｉ ｌ ｕｓ ｄ ｂｙ ｇ ｎ ｒ ｌｒ ｇ ｌ ｔｒｏ ｉｅ ｔｔｒ ｅ ｃ ｎ ｒｌｓ ｓｅ ｉ ｏ ｓ ｅ ｄ，ａ ｎ ｗ ｅ ｕ ａ ｅ ｕ ｉ ｇ ｒ ｔｒｓ ｅ ｄ ｒｐｐ ｅｃａ ｅ ｅ ｅ ａ ｅ ｕ ａｏ ｆｄ ｒ ｃ ｏｑｕ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｎ ｌｗ ｐ ｅ ｅ ＰＩｒ ｇ ｌ ・
凡ｅ
２
： ，
（） １
其 中 ， 就是 Ｆ Ｎ的第 ｉ 输入 ，＝１２ Ｎ 个 ｉ ，。此
给定值 进 行 滞环 比较 ， 后 经 由开关 状 态 表选 择 然 出合 适 的空 间 电压 矢 量 作 用 于逆 变 器 ， 过 逆 变 通 器 开关 的不 断切 换 ， 现 电机转 矩 、 实 磁链 按要 求 快
度传 感器 成 为 了当今 的研 究 热 点 。其 中 ， 为 常 最 见 的是 ＭＡ Ｓ 速 辨识 法 Ｊ 而该 方 法 在 低 速 时 Ｒ 转 ， 性 能不稳 定 ， 这里 设 计 了基 于 双层 线 性 神 经 网 故 络的 Ｍ Ｒ Ａ Ｓ速度 辨 识器 。
利用 ＭＡ Ｌ Ｂ２ ０ ｂ Ｓｍ ｌ ｋ提供 的模 块建 Ｔ Ａ ０ ９ ／ ｉ ｕｉ ｎ
ｔ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ａ ｅ ｉｎ ｄ， ｎ ｈ ｄ ｆ ｄ ｓ ｅ ｄ ｒ ｇ ｌｔｒ ｈ ｓｆ ｓ ｓ ｒ ｒ ｇ ｌｔ ｇ ｏ ａ ｅ ｎ ｆ ｚｙ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｗ ｓｄ ｓｇ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｅ ｐ ｅ ｅ ｕ ａｏ ａ ａ ｔ ｅ －ｅ ｕ ａｉ ，ｍｉｒ ｖ ｒ ｉ ｆ ｎ ｃｏｏ ｅ ｍｏ ｕ ａ ｉｎ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ．Ａｉ ｎ ｔｉ ｒ ｖｎ ｈ ｔ ｂｌ ｙ ｏ ｄ ｌｔ ｈ ｒ ｃｅ ｉ ｉ ｏ ｓｃ ｍｉｇ ａ ｍｐ ｏ ｉｇ ｔ ｅ ｓａ ｉ ｔ ｆＭＡＲＳ ｓ ｅ ｄ ｏ ｓ ｒ ｅ ｏ ｐ ｅ ，ａ ｍｏ ｅ ｅｅ ｅ ｃ ｉ ｐ ｅ ｂ ｅ ｖ ｒｉ ｌ ｗ ｓ ｅ ｄ ｄ ｌｒｆ ｒ ｎ ｅ ｎ ｓ ｅ ｄ ａ ａ ｔ ｅ ｏ ｓ ｒ ｅ ａ ｅ ｎ ａ ｔ ｃ ａ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ｗａ ｅ ｉｎ ｄ ｎ ｈ ｄ ｆ ｄ ｏ ｓ ｒ ｅ ａ ｏ ｄ ｔ ｎ ｅ — ｐ ｅ — ｄ ｐ ｉ ｂ ｅ ｖ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｒｉ ｉｌ ｅ ｒ ｌ ｅｗ ｒ ｓｄ ｓ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｅ ｂ ｅ ｖ ｒ ｈ ｓｇ ｏ ｅ ｄ ｎ ｖ ｉ ｆ ｇ ｉ
控制 与应用技术 Ｅ Ｃ ＭＡ
迫 币 与楦 芾Ｊ 田 ２１， １ ） 乙 应 ０］ ８（２ ３
１ Ｄ Ｃ 原 理 Ｔ
Ｄ Ｃ＿ 是 采 用 定 子 磁 链 定 向 和 空 问 矢 量 概 Ｔ ｌ
输入， 表示第ｋ 第 ｙ Ｙ 层的 个节点的输出， Ｙ 即ｙ ＝
删 ， Ｆ Ｎ各 层 的处 理过 程 可表示 如 下 。 则 Ｎ
Ｗ ＮＧ Ｂ ｏｚ ｏ ｇ， Ａ ａ —ｈ ｎ ０ Ｄａ Ｓ Ｎ ｉｎ ｔｏ ｎ， Ｕ Ｊａ — ａ
（ｉ ｇｕＵ ｉｅ ｉ ｆ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎ ｌ ｙ ｈ ｎｉ ｇ ０ ３ ｈｎ ） Ｊ ｎ ｓ ｎｖｒ ｔ ｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ，Ｚ ｅ ｊ ｎ １ ０ ，Ｃ ｉａ ａ ｓｙ Ｓ ｅ ｇ ａ ２ ２
里为 和 在模糊论域 ｛ ６ 一 ， ２ ０ ２ ４ 一 ， ４ 一 ，，，， ６ 上各 定义 ７个模 糊 集 合 ， 有 ４ ｝ 共 ９条 规 则 ， 入 输
（ ）输入 层 ： １
念 ， 过检 测 定 子 电压 、 通 电流 ， 接 在 静 止 坐 标 系 直
下观 测 电机 的磁 链 、 转矩 ， 将 此观 测值 与 相应 的 并
ｎ） √ ｉ ， ｎ） ｅ ＝ ＝， ＝ ｅ ｔ ｙ ｔ １
层 有两 个 节点 。 （ ）隶属 函数层 ： ２
关 键 词 ：感 应 电机 ：直 接 转 矩 控 制 ；智 能控 制 ；自适 应 调 节 器 ； 速 度 传 感 器 无 中图 分 类 号 ：Ｔ ０ ． ： Ｍ ３ ６ 文 献 标 志 码 ： 文 章 编 号 ：６ ３６ ４ （０ １ １ －０ ７０ Ｍ ３ １２ Ｔ ４ Ａ １７ － ０ ２ １ ）２ ２ －５ ５ ０
立仿 真平 台 ， 感 应 电机 Ｄ Ｃ系 统 进 行 了研 究 ， 对 Ｔ 并将 智 能优化 后 的 Ｄ Ｃ系 统 与传 统 Ｄ Ｃ系 统进 Ｔ Ｔ 行 比较 ， 验证 了智 能算法 的有 效性 。