基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计
第２９卷增刊南京理工大学学报Ｖｏｌ． ２９ Ｓｕｐｐ２００５年１０月Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｏｃｔ． ２００５基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计沈艳霞，江俊，纪志成（江南大学电气自动化研究所，江苏无锡２１４１２２）摘要：在永磁同步电机矢量控制系统中，采用递归神经网络控制器作为速度控制器来模拟在电机参数变化和负载扰动下的最优速度输出。神经网络采用扩展卡尔曼滤波方法实现在线训练，并在Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性意义下对网络的学习率进行了分析。该神经网络矢量控制系统具有良好的动、静态特性，同时在变速和变负载情况下效果理想。该方法在一台１．２ ｋＷ永磁同步电机驱动系统上验证通过。关键词：永磁同步电机；递归神经网络；扩展卡尔曼滤波中图分类号：ＴＭ ３４１文献标识码：Ａ文章编号：１００５一９８３０（２００５）Ｓ０一００７３一０４Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ Ｍａｇｎｅｔ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｍｏｔｏｒ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ ＮｅｔｗｏｒｋＳＨＥＮ Ｙａｎ－ｘｌａ，ＪＩＡＮＧ Ｊｕｎ，ＪＩ Ｚｈｉ－ｃｈｅｎｇ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ， Ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｗｕｘｉ ２１４１２２， Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ａ ｎｏｖｅｌ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ａ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ （ＰＭＳＭ） ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕ－ｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ （ＲＮＮ） ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ． Ｔｈｅ ＲＮＮ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ａ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｔｏ ｍｉｍｉｃ ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｓｐｅｅｄｏｕｔｐｕｔ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｔｏｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｌｏａｄ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ＲＮＮ ｉｓ ｔｒａｉｎｅｄ ｏｎｌｉｎｅ场ｕｓ－ｉｎｇ ｔｈｅ ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ （ＥＫＦ） ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ａｎｄ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｒａｔｅｓ ａｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｎｓｅ ｏｆ Ｌｙａｐｕｎｏｖｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｔｈｅｏｒｙ． Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ＲＮＮ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｈａｓ ｓｈｏｗｎ ｇｏｏｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ａｎｄ ｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅｓ， ａｎｄ ａｌｓｏ ａｔ ｅｉｔｈｅｒ ｖａｒｉａｂｌｅ－ｓｐｅｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｒ ｌｏａｄ ｖａｒｉａｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏ－ｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｒｅ ｔｈｏｒｏｕｇｈｌｙ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｗｉｔｈ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｏｎ ｆｕｌｌｙ ｄｉｇｉｔａｌｉｚｅｄ １．２ ｋＷ ＰＭＳＭ ｄｒｉｖｅ ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ；ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ 在电机驱动控制系统中，依据经典的以及现代控制理论提出的控制策略很大程度上都依赖于电机模型，当模型参数动态变化或受到外部扰动影响时，系统性能将受到影响。由于智能控制方法不依赖于控制对象，因此能够在处理一些不精确性和不确定性的问题中获得较好的效果。文献［１」中，Ｐ Ｖａｓ对智能控制方法引人交流驱动控制系统做了颇为详细的研究。收稿日期基金项目作者简介：２００５一０６一０７：江苏省高技术研究计划（工业）（ＢＧ２００５０１４）：沈艳霞（１９７３一），女，山东淄博人，副教授，博士，主要研究方向：电力电子与电气传动，Ｅ一二１：ｓｈｅｎｙａｎｘｉａ ＠ｔｏｍ． ｃｏｍ；通讯作者：纪志成（１９５９一），男，浙江杭州人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：电力电子与电气传动，Ｅ一二１： ｚｃｊｉ ＠ ｓｙｔｕ． ｅｄｕ． ｅｎ．南京理工大学学报第２９卷增刊 神经网络具有良好的非线性逼近和自学习能力，在非线性系统的建模、辨识与控制中得到了广泛的应用。然而绝大部分的研究和应用主要集中在静态神经网络建模和控制上，系统的学习过程就是基于误差的权值优化过程，如ＢＰ算法及其改进型。与静态神经网络相比，递归神经网络具有逼近系统的动态过程，并且可以由Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论和其他方法对其稳定性和收敛性进行分析［［２，３］，同时，递归神经网络更易于硬件实现。 本文研究了递归神经网络控制在永磁同步电机矢量控制系统中的应用，针对采用普通ＢＰ算法容易陷人极小和难以在线实现的问题，采用扩展卡尔曼滤波方法对递归神经网络连接权进行在线学习和修正。设计了基于递归神经网络的速度控制器，并结合（ＬＳＰＡＣＥ电机驱动控制实验平台给出了实验结果。中由于存在输出变量到输人端的反馈，因而其变量中包含时间延时网络，是真正的动态网络系统。与静态神经网络相比，递归网络不需要预先假定系统的阶次，为动态系统的辨识与控制开辟了一个极有前途的领域。动态递归神经网络由于其固有的反馈结构，往往只需单层的网络就可以表达复杂的动态系统，逼近系统的动态过程。巧ＣＷＭ１永磁同步电机矢量控制 为简化设计过程，在永磁同步电机矢量控制系统中，将直轴电流ｉｄ设为。，此时，电机电磁转矩ＴＱ与交轴电流ｉ。为线性关系。ｐｔｑ＝告（Ｌｑｕｑ一Ｒ１ ｉｑ一Ｉｐｃｏｒ）ＰＯＪｒ＝ Ｔｅ式中专（Ｔｅ一ＴＬ一、ｒ）３Ｐ２：，。＋（：。一：ｑ） ｉｄｉｑ］３￣、．尸万Ｙ望乙。艺，：ｐ为微分算子，Ｊ为转子转动惯量，Ｔ。为电磁转矩，ＴＬ为负载转矩，Ｂ豁摩擦系数，Ｐ为极对数。假设具有非线性机械特性的负载转矩可以由如下形式表示冈： ｄｗｒＴＬ＝Ｋ１＋Ｋ２ｃｎｒ＋Ｋ３ｃｕｒ＋ＪＬ丽 图１ ＲＮＮ结构图 图１中，：一，表示一阶延迟环节，Ｕ（ｋ）＝［ｕｌ帆），ｕ２（ｋ），…，ｕｍ（ｋ） ］Ｔ表示输人矢量，Ｙ（ｋ＋１）＝［ｙｉ（ｋ＋１），ｙ２（ｋ＋１），．．．，ｙＮ（ｋ＋１）］Ｔ表示输出矢量，ｗ。表示网络连接权值，盯・）表示激励函数，通常取为ｓｉｇｍｏｉｄ函 Ｎ＋Ｍ数。网络的数学模型为ｎｅｔ；（ｋ）＝艺ｗｊｉ（ｋ）ｕｉ （ｋ），ｙｊ（ｋ ｉ二１＋１）＝ｇ（ｎｅｔ；（ｋ））ｏ 在永磁同步电机矢量控制系统中利用该网络进行速度控制器设计，网络的输人层和输出层结点数目由式（１）来确定，隐层数和隐层结点数目通过实验的方法来确定。虽然隐层数和隐层结点数目越多，网络的影射能力越强，但是隐层数和隐层结点数的选择必须折衷考虑算法所需内存和计算速度。本文考虑结构的简化和在线计算速度的限制，采用如图１所示的基本递归神经网络结构，网络的输人ｕ（ｋ）取为，输出Ｙ（ｋ）取为「ｙｉ（ｋ）， Ｙ２（ｋ） Ｉ＇，其中ｙｉ（ｋ）为内部虚拟输出量，ｙ２（ ｋ）取为。，（ｋ）．Ｋ， ．凡、凡为常系数，ＪＬ为负载转动惯量。 以上各式，经离散化，可以得到永磁同步电机控制系统的二阶非线性微分方程表达形式（０，（ｋ＋１）＝Ｃ１ （Ｏｒ（ ｋ）＋Ｃ２ｗ，（ ｋ一１）＋Ｃ３（ｖｒ（ｋ）＋ Ｃ４ＣＶ子（ｋ一１）十Ｃｏ［ ｉｑ（ｋ）一Ｃｓｉｑ（ｋ一１）］＋Ｃ６ （１）式中：Ｃｉ （ ｉ二０，１，－－－，６）为可以由电机系统参数推导得出的常系数。由式（１）可知，电机转速。ｒ与交轴电流ｉ，之间为非线性关系，本文采用递归神经网络来模拟该非线性关系，从而实现对永磁同步电机转速的高效控制。３ ＲＮＮ速度控制器设计２ ＲＮＮ结构递归神经网络的一般结构如图１所示。该网络３．１控制律的设计 定义跟踪误差。（ｋ）＝ｙ，ｆ（ｋ ）一刃ｋ），其中，ｙ ，ｆ （ ｋ ）为参考输出轨迹。定义性能指标函数［４］ Ｊ（。，ｋ）＝￡｛「ｙ（ｋ＋ｌ）一ｙ，（（ ｋ＋ｌ）ｌ２＋ Ｋｕ［ｕ（ｋ）一ｕ（ｋ一１）］２＋Ｋｖ［ｖｅ（ｋ＋Ｉ）］２１＝ Ｅ｝Ａ（ｋ）｝式中：Ｅｌ －｝表示数学期望，ｖｅ（ｋ）＝ｖｅ（ｋ一１）＋ｅ（ｋ）表示跟踪误差的积分项，Ｋ．， Ｋｖ为与系统响应速度和控制精度要求相关的常系数。当ｄＡ（ｋ＋１）／ｄｕ（ｋ）＝０时，可得该性能指标极小值Ｊ（ｕ，Ｏ ．ｊ．，并得到该性能指标下的最优控制量ｕ（ｋ）：总第１４４期沈艳霞江俊纪志成基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计ｕ（ｋ）＝１ａｏ〔一Ｙ２（“’＋ａ２Ｙ２（ ｋ一１）＋ａ３Ｙｒｅｆ，２（ ｋ＋１）＋ａ４ Ｕ（ｋ一１）＋ａ５ｖ３（ ｋ）］口３＝ａ４＝式中：Ｗ２３０＋Ｋ ）Ｋ，．一ｗ１３ Ｗ２１ Ｗ２３（１＋Ｋｖ）ｗ２３凡００二ａ１＝二么（１＋Ｋｖ）＋Ｋｕ一二２２Ｗ２３（１＋ＫＵ）一、１２ｗ２１ Ｗ２３（１＋Ｙ，） 永磁同步电机矢量控制系统结构框图如图２所示，在该双闭环矢量控制系统中，电流环采用滞环控制，速度环采用基于神经网络的在线自调整控制。ａ２＝
图２ ＲＮＮ速度控制系统结构图月．．．．．．．Ｊ 刁．１一１ｌｌｅｓ３．２基于ＥＫＦ的网络权值在线调整 神经网络训练过程与流行的ＢＰ算法相比，ＥＫＦ方法具有所需训练数据少、收敛速度比ＢＰ算法快等特点［５，６１。利用ＥＫＦ方法，本文采用的递归神经网络的权值在线训练过程如下： Ａ（ｋ）＝［（ｙ（ｋ）Ｓ（ｋ））一‘＋Ｈ（ｋ）ＴＰ（ｋ）Ｈ（ｋ）〕一’ Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）Ｈ（ｋ）Ａ（ｋ） Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（ｋ）＋Ｋ（ｋ）￥（ｋ） Ｐ（ｋ＋１）＝Ｐ（ｋ）一‘（ｋ）Ｈ（ｋ）ＴＰ（ｋ）式中：｝（ｋ）表示学习率，Ｗ（ｋ）为时刻的网络权矩阵，Ｖ ｋ）二Ｙｒ （ ｋ）一Ｙ（ｋ），Ｙ， （ｋ）＝［ｙｒｌ（ｋ）．．．ｙｒＮ（ｋ）］Ｔ为ｋ时刻的目标矢量，Ｋ（ｋ）卡尔曼增益矩阵，Ｈ（ｋ）为Ｊａｃｂｉａｎ矩阵。３．３网络的稳定性分析 为提高网络的训练效率，选择适当的学习率ｙ（ｋ）至关重要，太小的学习率会使网络的运行过程变慢，太大的学习率则会使网络的运行不稳定。本文依据离散型Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性方法，给出学习率｝（ｋ）的确定方法。 定义Ｌｙａｐｕｎｏｖ能量函数为Ｅ（ｋ）告ＮＥ・：（、），其中。‘（、）＝ｙｒｅｆ， ｉ （ ｋ）一，＊（、），则“￡（““’＝一（“，・Ｍ＋Ｎ ａｅｉ（ｋ）ＬＪ ａ ｗｉｊ则式（２）可变为ＡＥ（ｋ）＝１六言乙ｅ？（“）‘Ｎ，，、ｒａｙｉ（ｋ）ＩＴｒａｙｉ（ｋ）：１２｝｝ｋ八－丽砰」｝ｗｅ ａｗ万」］、，产矛凡２口尾、 刀于土７．１‘‘－Ｊｅ？ （ｋ）【【｝｝一１］＝ （３）式中：Ｗｉ表示一维权值向量，｝｝・｝｝表示欧氏范数。由于网络激励函数采用ｓｉｇｍｏｉｄ函数，则Ｉ日）‘（ｋ） 刁ｗｉｌＩ ＝ Ｉ ｘ；（ｋ） Ｉ ＜ １，ｉ＝１，２，…，Ｎ， ｊ二１，２，…，Ｎ＋Ｍ， Ｍ为网络输人Ｕ（ｋ）的维数，Ｎ为网络输出Ｙ（ｋ）的维数，ｘｊ（ｋ）‘Ｉ ｙｌ（ｋ），．．．， ｙＮ（ｋ）， ｕｌ（ｋ），一ｕｍ（ｋ） Ｉ。由欧氏范数定义，可得！！ａ ｙｉ（ｋ） 刁ｗｉ｝｝＜、／场可而，从而当。＜，（、）＜２Ｍ＋Ｎ时，由、、可知△Ｅ（ｋ）＜０，又Ｅ（ｋ）＞０，根据离散型场ａｐｕｎｏｖ稳定性方法，当时间ｔ￣００时，训练误差收敛到０．４实验ｚＡＥ （ ｋ）＝Ｅ（ｋ＋１）一Ｅ（ｋ） １一２ｅ？ （ｋ）」又训练过程的误差可以表示为［ｅ圣（ｋ＋１）－ （２） 在ｄＳＰＡＣＥ电机驱动控制实验平台上对本文所设计的控制算法进行验证，实验平台ｄＳＰＡＣＥ主板型号为ＤＳ１００５， ＰＷＭ， Ａ／Ｄ硬件接口电路板型号为ＤＳ２２０１，旋转编码器的信号接口电路板型号为、艺１：１
永磁同步电机驱动器设计与控制算法研究
永磁同步电机驱动器设计与控制算法研究
永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）由于其高效、高功率密度和快速响应等特点，被广泛应用于工业自动化、电动汽车和新能源领域。本文将探讨永磁同步电机驱动器的设计和控制算法研究。
首先，永磁同步电机驱动器的设计是建立在电机参数准确性和控制性能要求的基础上的。设计过程中需要考虑电机的额定功率、额定转速、电压和电流的限制等因素。通过选择合适的功率电子器件和滤波器，能够提高电机的性能和稳定性。
其次，控制算法是实现永磁同步电机驱动器正常运行的关键。其中，磁场定向控制（Field Oriented Control，FOC）是最常用的控制策略之一。该算法通过将磁场分解为磁轴和磁链两个分量，并采用闭环反馈控制方法，实现对电机转矩和转速的精确控制。FOC算法可以提高电机的动态响应和抗扰性能。
然而，在实际应用中，永磁同步电机驱动器还面临一些挑战。例如，电机参数的不确定性和变化会导致控制性能的下降。为了解决这个问题，模型参考自适应控制算法可以用于在线估计电机参数，并校正控制器的输出。
此外，永磁同步电机驱动器还需要考虑能量回馈和能量损耗的问题。在制动和减速过程中，通过将电机的机械能转化为电能并回馈到电网中，可以提高能量利用效率。同时，减少能量损耗也是提高系统效率的关键。
综上所述，永磁同步电机驱动器设计与控制算法研究是提高电机性能和系统效率的重要工作。通过合理选择电机参数和设计电路拓扑，优化控制算法并解决实际应用中的问题，可以实现对永磁同步电机驱动器的有效控制和优化运行。这将为工业自动化、电动汽车和新能源领域的发展提供有力支持。
永磁同步电机功率控制系统的设计
永磁同步电机功率控制系统的设计
简介
本文档旨在介绍永磁同步电机功率控制系统的设计。永磁同步电机是一种高效能量转换设备，广泛应用于许多领域中，包括电动车辆、工业自动化和可再生能源。功率控制系统是实现对永磁同步电机的电源供应和运行控制的关键。
系统组成
永磁同步电机功率控制系统主要由以下组成部分构成：
1. 电源模块：该模块负责提供电能供应给永磁同步电机，通常采用直流电源或者是由交流电源经过整流变换而来的直流电源。
2. 控制器：控制器是系统中的中枢，负责监测电机的工作状态并发送相应的控制信号。常用的控制器包括基于微处理器或者数字信号处理器的控制器。
3. 传感器：传感器用于实时感知电机的运行情况，如电压、电流、转速、温度等参数，并将这些参数传输给控制器以便进行相应的调节。 4. 电机驱动器：电机驱动器是将控制器发送的控制信号转换为电机驱动所需的电流和电压波形的设备。常用的电机驱动器包括功率放大器和逆变器。
设计考虑
在设计永磁同步电机功率控制系统时，需要考虑以下因素：
1. 功率和效率：系统应具备足够的功率输出能力，并尽可能提高能量转换的效率，以确保电机能够正常运行。
2. 响应速度：系统应具备较快的响应速度，能够及时调节电机的转速和电流，以满足不同工况下的要求。
3. 稳定性和抗干扰性：系统应具备良好的稳定性和抗干扰性能，能够有效地抵抗外部干扰因素对电机运行的影响。
4. 安全性：系统应采取相应的安全措施，如过流保护、过压保护和过温保护等，以确保电机和系统的安全运行。
设计步骤
设计永磁同步电机功率控制系统的一般步骤如下：
1. 确定系统的需求和规格，包括功率输出、工作电压、控制方式等。 2. 设计电源模块，选择适合的电源类型和功率级别，进行设计和布局。
3. 选择和设计控制器，根据系统需求和参数进行控制算法的设计和优化。
4. 选择合适的传感器，进行技术参数的选型和布局安装。
5. 设计电机驱动器，根据控制信号和电机参数进行电流和电压波形的调节。
永磁同步电动机调速控制系统的设计
永磁同步电动机调速控制系统的设计
永磁同步电动机是一种具有高效率、低噪音和刚性特点的电动机，被广泛应用于工业生产和交通运输等领域。为了实现对永磁同步电动机的精确控制，需要设计一个调速控制系统。
永磁同步电动机调速控制系统的设计包括电机模型建立、控制算法设计以及硬件设计等几个方面。
需要建立永磁同步电动机的数学模型。通过对电机的物理特性进行分析，可以得到电机的动态方程和转矩方程。然后，利用电机的参数和转矩方程，可以建立电机的数学模型。
需要设计控制算法。常用的控制算法有卡尔曼滤波、模糊控制和PID控制等。选择合适的控制算法，并根据电机的数学模型进行参数调整，可以实现对电机的精确控制。
然后，需要进行硬件设计。硬件设计包括电机驱动电路和控制器的设计。电机驱动电路负责为电机提供合适的电压和电流，以实现电机的旋转。控制器负责接收来自传感器的信号，并根据控制算法的输出控制电机驱动电路。
需要进行实验验证和性能评估。通过实验验证，可以测试控制系统的性能，如控制精度、响应速度和抗干扰能力等。根据实验结果进行性能评估，并对系统进行改进和优化。
永磁同步电动机调速控制系统的设计 2
永磁同步电动机调速控制系统的设计
永磁同步电动机调速控制系统是一种采用永磁同步电动机作为执行机构的控制系统，它可以实现对电动机的转速和转矩进行精确控制。本文将对永磁同步电动机调速控制系统的设计进行详细介绍。
一、引言
永磁同步电动机在工业生产中具有广泛的应用，它具有结构简单、功率密度高、效率高等优点，因此在工业自动化领域得到了广泛的应用。而永磁同步电动机调速控制系统则是对电动机进行精确控制的关键，其性能直接影响着电动机的工作效率和负载能力。
二、永磁同步电动机调速控制系统结构
永磁同步电动机调速控制系统主要由三部分组成：电动机、控制器和传感器。电动机负责将电能转化为机械能，控制器负责对电动机进行精确控制，传感器负责将电动机运行时的各种参数反馈给控制器。
1.永磁同步电动机
永磁同步电动机是一种通过感应发电原理将电能转化为机械能的装置。它由转子和定子两部分组成，转子上布置有永磁体，定子上布置有绕组。当电流通过绕组时，定子中产生的磁场与转子上的永磁体磁场相互作用，从而产生转矩使转子转动。
2.控制器
控制器是永磁同步电动机调速控制系统的核心部分，它负责接收传感器反馈的电机转速和转矩等参数，并根据预设的控制算法进行计算，从而控制电动机的运行状态。常用的控制算法有PID控制算法、模糊控制算法等。
3.传感器
传感器是控制系统的输入设备，它负责检测电动机运行时的各种参数，并将其转化为电信号输入给控制器。常用的传感器包括转速传感器、角位移传感器、温度传感器等。
三、永磁同步电动机调速控制系统的设计原则
1.系统的可靠性和稳定性原则
调速控制系统具有高度可靠性和稳定性是保证电动机正常运行的基本要求。为了达到这一要求，系统需要具备良好的抗干扰性、快速响应能力和输出力矩平稳的特点。
2.系统的高效性原则 对于永磁同步电动机来说，其高效性特点是其一大优点，调速控制系统的设计也应该充分考虑如何提高系统的效率，减少能量的损耗，达到能源节约的目的。
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永磁同步电动机调速控制系统的设计
永磁同步电动机调速控制系统的设计是指设计一种能够对永磁同步电动机进行调速控制的系统。下面将对永磁同步电动机调速控制系统的设计进行详细阐述。
永磁同步电动机调速控制系统的设计需要确定电机的控制策略。常用的控制策略包括电压源逆变控制和电流源逆变控制两种。在电压源逆变控制中，控制器通过调节逆变器输出的电压来控制电机的转速。而在电流源逆变控制中，控制器通过调节逆变器输出的电流来控制电机的转速。根据具体应用需求选取合适的控制策略。
永磁同步电动机调速控制系统的设计需要确定电机的控制方法。常用的控制方法包括直接转矩控制、速度闭环控制和位置闭环控制等。在直接转矩控制中，通过控制电机的转矩来达到调速的目的。在速度闭环控制中，通过测量电机的转速，并与给定的转速进行比较，以调节电机的输入电压或电流来控制电机的转速。在位置闭环控制中，通过测量电机的转角，与给定的转角进行比较，以调节电机的输入电压或电流来控制电机的转速。
然后，永磁同步电动机调速控制系统的设计需要确定控制器的结构。控制器通常由上位机、下位机和界面电路组成。上位机负责接收用户输入的指令，并将指令传送给下位机。下位机负责执行指令，并将执行结果发送给上位机。界面电路负责连接上位机和下位机，并实现它们之间的通信。
永磁同步电动机调速控制系统的设计需要进行参数调试。参数调试包括电机参数和控制器参数的调整。对于电机参数的调整，可以通过实验测量的方法获得。而对于控制器参数的调整，则需要根据电机的特性和控制策略来确定合适的参数。
永磁同步电动机调速控制系统的设计需要确定电机的控制策略和控制方法，设计控制器的结构，并进行参数调试。只有经过合理地设计和调试，才能实现对永磁同步电动机的精确调速控制。
永磁同步电机的改进对角递归神经网络PI控制策略
第２３卷 第４期２０１９年４月 电 机 与 控 制 学 报Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｖｏｌ２３Ｎｏ４Ａｐｒ.２０１９ 永磁同步电机的改进对角递归神经网络ＰＩ控制策略彭熙伟１ꎬ 高瀚林２(１.北京理工大学自动化学院ꎬ北京１０００８１ꎻ２.中国舰船研究设计中心ꎬ武汉４３００６０)摘 要:针对采用传统ＰＩ控制器的永磁同步电机交流伺服系统无法兼顾良好的速度响应性能和抗干扰能力的问题ꎬ提出一种将对角递归神经网络(ＤＲＮＮ)与ＰＩ控制相结合的控制算法ꎬ并引入学习率动态调整的思想对算法进行改进ꎬ解决固定学习率ＤＲＮＮ算法无法兼顾系统稳定性和较快学习速率的问题ꎮ建立永磁同步电机的仿真实验模型ꎬ并对传统ＰＩ控制器、固定学习率以及学习率可动态调整的ＤＲＮＮ￣ＰＩ控制器的实验效果进行综合对比与分析ꎬ验证了采用改进后控制器的永磁同步电机交流伺服系统能够实现速度曲线无超调且不受负载转矩突变影响的良好控制效果ꎮ关键词:伺服系统ꎻ永磁同步电机ꎻ神经网络ꎻ比例积分控制ꎻ计算机仿真ＤＯＩ:１０.１５９３８/ｊ.ｅｍｃ.２０１９.０４.０１６中图分类号:ＴＰ２７３文献标志码:Ａ文章编号:１００７－４４９Ｘ(２０１９)０４－０１２６－０７
收稿日期:２０１７－０５－２４基金项目:国家自然科学基金(６１３０４０２６)作者简介:彭熙伟(１９６６—)ꎬ男ꎬ博士ꎬ教授ꎬ研究方向为检测与智能控制ꎻ高瀚林(１９８９—)ꎬ男ꎬ硕士ꎬ研究方向为检测与智能控制ꎮ通信作者:彭熙伟ＩｍｐｒｏｖｅｄｄｉａｇｏｎａｌｒｅｃｕｒｓｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄＰＩｃｏｎｔｒｏｌｏｆｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒＰＥＮＧＸｉ￣ｗｅｉ１ꎬ ＧＡＯＨａｎ￣ｌｉｎ２(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００８１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＣｈｉｎａＳｈｉｐＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＤｅｓｉｇｎＣｅｎｔｅｒꎬＷｕｈａｎ４３００６０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＦｏｒｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒＡＣｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＩｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎｎｏｔｓｔｒｉｋｅａｂａｌａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｇｏｏｄｒｅｓｐｏｎｓｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓꎬａｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｉａｇｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ(ＤＲＮＮ)ａｎｄＰＩｃｏｎｔｒｏｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｉｎａｄｄｉ￣ｔｉｏｎꎬｔｈｅｉｄｅａｏｆｄｙｎａｍｉｃａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬｗｈｉｃｈｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅＤＲＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔｓｔｒｉｋｅａｂａｌａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｆａｓｔｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅ.ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄꎬａｎｄｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎＰＩｃｏｎｔｒｏｌ￣ｌｅｒꎬＤＲＮＮ￣ＰＩｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｉｔｈｆｉｘｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅａｎｄＤＲＮＮ￣ＰＩｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｉｔｈｖａｒｉａｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ.ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＡＣｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇＤＲＮＮ￣ＰＩｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｉｔｈｖａｒｉａｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｈａｓａｇｏｏｄｓｐｅｅｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ.Ｔｈｅｒｅｉｓｎｏｏｖｅｒｓｈｏｏｔｉｎｔｈｅｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅꎬａｎｄｔｈｅｓｐｅｅｄｉｓｎｏｔａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｌｏａｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｓꎻｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒꎻｎｅｕｒａｌｎｅｔｓꎻＰＩꎻｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ０ 引 言永磁同步电机(ｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒꎬＰＭＳＭ)具有响应速度快、转子损耗低、结构紧凑、工作效率高等显著优点ꎬ现已被广泛应用在小功率伺服控制领域中[１]ꎮ由于ＰＭＳＭ是一个典型的高阶、强耦合、多变量、时变非线性的复杂系统ꎬ采用传统的ＰＩ控制器无法兼顾良好的速度响应性和强鲁棒性ꎬ难以得到理想的控制效果ꎬ因而永磁同步电机的先进控制策略逐渐成为了研究的热点ꎮ在诸多智能控制策略中ꎬ由于神经网络控制具有极强的非线性拟合能力ꎬ能够通过自适应学习来映射任意的复杂非线性关系ꎬ此外其学习规则简单ꎬ参数整定方便ꎬ具有较强的自学习能力和鲁棒性ꎬ便于计算机编程实现ꎬ因此被广泛应用在各类非线性的伺服系统中[２]ꎮ文献[３]设计了一种径向基函数(ｒａｄｉａｌ￣ｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎꎬＲＢＦ)神经网络和滑模变相结合的控制器ꎬ提高了ＰＭＳＭ模型控制的稳定性和抗干扰能力ꎮ文献[４]提出了将反向传播(ｂａｃｋｐｒｏｐａ￣ｇａｔｉｏｎꎬＢＰ)神经网络与ＰＩ控制策略相结合ꎬ实现了电梯用ＰＭＳＭ的调速控制ꎮ文献[５]利用ｄＳＰＡＣＥ半物理仿真系统实现了神经网络的离线训练与ＰＭＳＭ系统的解耦控制ꎮ由于ＲＢＦ和ＢＰ网络均属于静态神经网络ꎬ因此对具有时变特性的ＰＭＳＭ系统的控制效果还有待改善ꎮ此外ꎬ神经网络的离线训练与学习会对控制系统的灵活性带来较大的影响ꎮ为此ꎬ本文提出了一种将动态的对角递归神经网络(ｄｉａｇｏｎａｌｒｅｃｕｒ￣ｓｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬＤＲＮＮ)和传统的ＰＩ控制策略相结合的复合控制器ꎮ在电机运动的初期ꎬ采用传统的ＰＩ控制策略控制系统ꎬ此时ＤＲＮＮ对系统进行在线学习ꎮ训练完成后则切换到ＤＲＮＮ￣ＰＩ控制器进行系统控制ꎬ此时ＤＲＮＮ会根据电机的实际运行状态来实时调整最优的ＰＩ参数ꎬ从而提高ＰＭＳＭ系统的速度响应性能和鲁棒性ꎬ减小随机的负载变化和系统参数摄动对控制效果的影响ꎮ１ ＰＭＳＭ伺服控制系统永磁同步电机伺服控制系统的结构框图如图１所示ꎬ采用位置环、速度环和电流环三闭环的控制方式ꎮ位置环控制器对位置反馈信号θ和给定信号θｒ进行处理并生成角速度指令信号ωｒ送入速度环ꎬ速度环控制器则根据指令信号ωｒ与反馈信号ω的差值来计算ｑ轴的转矩电流ｉｑ[６]ꎮ为了避免电枢反应的去磁作用ꎬ实现最大转矩电流比控制ꎬ电流环采用基于转子磁场定向ｉｄ＝０的控制方式ꎬ即在ｄｑ坐标系下通过控制转矩电流ｉｑ和励磁电流ｉｄ来实现对电磁转矩的解耦控制[７]ꎮｄｑ坐标系下ＰＭＳＭ定子电压矢量和磁链矢量的方程分别为:ｕｓ＝Ｒｉｓ＋ｄψｓｄｔ＋ｊωｒψｓꎬ(１)ψｓ＝Ｌｉｓ＋ψｆꎮ(２)式中:ｕｓ为定子电压矢量ꎻｉｓ为定子电流矢量ꎻψｓ为定子磁链矢量ꎻψｆ为转子磁链矢量ꎮ电机的电磁转矩方程为Ｔｅ＝ｐψｆｉｑꎮ(３)式中:Ｔｅ为电磁转矩ꎻｐ为电机极对数ꎻψｆ为励磁磁链ꎻｉｑ为ｑ轴的转矩电流ꎮ
基于DSP的永磁同步电动机对角递归神经网络控制
徽＇ｌ！机
中图分类号：ＴＭ３５１ ＴＭ３４１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１－６８４８（２００８）１０ ００５４．０３
基于ＤＳＰ的永磁同步电动机对角递归神经网络控制
杨俊友，于文明，王胜东
（沈阳工业大学电气工程学院，沈阳１１００２３）
摘要：在递归神经网络原理基础上，利用电机的电压电流最终估测出电机的转速、转子位置， 将估测出的信号作为控制系统中速度和位置反馈信号，取代传统的永磁同步电机（ＰＭＳＭ）转子
上的光电编码器。基于这种递归神经网络观测器，研制了一种新颖的ＰＭＳＭ无传感器控制系统。
试验采用ＴＭＳ３２０Ｃ２８１２数字信号处理器，实现了电流采样、移相触发、递归神经网络权值调节
等功能。对研制的控制系统进行了实验研究。实验结果表明系统具有较强的抗扰动性能，精度 高、响应快、鲁棒性好。 关键词：对角递归神经网络；观测器；永磁同步电动机；ＤＳＰ；矢量控制；实验
Ｄｉａｇｏｎａｌ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ＰＭＳＭ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＳＰ
ＹＡＮＧ Ｊｕｎ－ｙｏｕ，ＹＵ Ｗｅｎ・ｍｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｓｈｅｎｇ－ｄｏｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
Ｓｈｅｎｙａｎｇ １ １００２３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉａｇｏｎａｌ ｒｅｅｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＲＮＮ），ｔｈｅ ｍｏｔｏｒ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ａｎｄ ｒｏｔｏｒ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｐｈａｓｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ａｎｄ ｖｏｌｔａｇｅ．Ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ ｗｅｒｅ ｒｅｇａｒｄｅｄ ａｓ ｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ａｎｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｓｉｇｎａｌｓ ｗｈｉｃｈ ｒｅｐｌａｃｅｄ ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｅｎｃｏｄｅｒ ｆｉｘｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｏｔｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＰＭＳＭ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｕｃｈ ＤＲＮＮ ｏｂｓｅｒｖｅｒ，ａ ｎｏｖｅｌ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ
永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计
电气传动 ２００６年 第３６卷 第８期 永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计
永磁同步电动机的神经网络
模糊控制器设计
王丽梅 田明秀 王力 １．沈阳工业大学 ２．承德石油高等专科学校
摘要：提出了基于神经网络的自学习模糊控制器的设计方法。在永磁同步电动机（ＰＭＳＭ）矢量控制系统 中，使用该控制器作为速度调节器对永磁同步电动机进行精确的速度控制。仿真结果表明，该神经网络模糊 控制方法是可行的，具有良好的动态及静态特性。 关键词：永磁同步电机神经网络模糊控制器ＢＰ算法Ｐ１控制
Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｆｕｚｚｙ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ—ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ
Ｍａｇｎｅｔ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｍｏｔｏｒ
Ｗａｎｇ Ｌｉｍｅｉ Ｔｉａｎ Ｍｉｎｇｘｉｕ Ｗａｎｇ Ｌｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ａ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ ｓｐｅｅｄ ａｄ— ｊ ｕｓｔｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｎｄ ｈａｓ ｇｏｏｄ ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｄ ｓｔａｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ＢＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＰＩ ｃｏｎｔｒｏ】
基于神经网络设计的永磁交流同步电机的控制系统
基于神经网络设计的永磁交流同步电机的控制系统
摘要：文章为进一步改善永磁交流同步电机（PMSM）交流伺服系统的控制性能，使控制系统能够实时跟踪控制对象参数的变化相应地调整控制器参数,以提高控制系统的快速性、鲁棒性和自适应能力，采用了神经网络控制策略，把神经网络和传统 PID 调节器结合起来形成单神经元自适应 PID 智能控制器，在 MATLAB 仿真软件的运行环境下，建立了单神经元控制器的仿真模型和永磁同步电机及其基于电机矢量控制的双闭环交流伺服系统的仿真模型，完成了单神经元控制器作为速度环控制的仿真实验。
关键词：永磁交流同步电机；神经网络；PID 调节器
引言：在神经网络控制下的永磁同步电机系统应用已成为控制研究中的热门课题。将神经网络引入控制系统是控制学科发展的必然趋势。人工神经网络能够实现极复杂的非线性映射且具有很强的学习能力，随着永磁材料的迅速发展，电力电子和控制技术的进步，永磁电机将越来越多地替代传统电机。通过将二者优势的结合，将会在电机的控制系统上带来一场伟大的革命[1]。
一 神经网络单神经元PID控制
一般永磁同步电机的速度、位置控制器都采用比例积分(PI)控制器，但是PI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。为克服P I控制器的不足，传统的P I D调节器因其技术成熟，在过程控制中得到了广泛的使用， 但对一些复杂、时变系统， 因P I D 的参数不易于实时在线调整，所以应用中会影响系统控制品质。因此将其与神经网络控制相结合，形成神经网络PID控制。神经网络作为一种新的控制策略已有了广泛的应用，但是对单纯使用神经网络的控制方法的研究有待进一步发展，通常需要将人工神经网络技术与传统的控制理论或智能控制技术综合使用。神经网络PI D控制器具有收敛速度快、实现简单、初始权值和结构有规律等优点。本设计将神经网络P I D控制器应用于永磁同步电机的速度控制，以达到更好的预期效果。
永磁同步电机神经网络自适应滑模控制器设计
永磁同步电机神经网络自适应滑模控制器设计
发表时间：2019-06-10T10:58:58.827Z 来源：《电力设备》2019年第2期 作者： 赵豫凤
[导读] 摘要：建立矢量控制永磁同步电动机调速控制系统，可以有效加强控制系统的可靠性与适应性，提高系统的调速性能。
（桂林星辰科技股份有限公司 广西桂林 541004）
摘要：建立矢量控制永磁同步电动机调速控制系统，可以有效加强控制系统的可靠性与适应性，提高系统的调速性能。在矢量控制永磁同步电动机调速控制系统中采用最新型的空间电压矢量脉宽调制技术，可以使工作中的逆变器得到控制，并使电子磁链矢量的运动轨迹
随着电动机的运行逐渐靠近圆形的磁链轨迹。本文主要对永磁同步电动机调速控制系统的设计进行分析研究。
关键词：永磁同步电动机；调速控制系统；设计
前言：
可调速的永磁同步电动机是一种新型的同步电动机，所应用的范围十分广泛，具有体积小、损耗低以及效率高等优势。现阶段永磁同步电机得到了深入的应用，相关人员开始注重对永磁同步电机调速控制系统的探究。空间电压矢量控制技术在交流电动机变频调速中得到
了十分普及的应用，可以在一定程度上满足工业的发展。
1 空间电压矢量脉宽调制技术
空间电压矢量脉宽调制技术通常运用于磁链跟踪控制中。因此，也可以称为磁链跟踪控制技术。空间电压矢量脉宽调制技术是利用逆变器输出具有交替作用的多种基本空间电压矢量，使传输出的电压矢量进行合成，最终形成圆形磁链轨迹。同一个周期内的逆变器，若在
六个有基础的基本电压空间矢量都进行一次输入，定子磁链矢量会直接出现六边形的运动轨迹，从而阻碍了圆形磁链轨迹的出现。为了可
以在永磁同步电动机获取圆形磁链轨迹，可以借助多种基本空间电压矢量进行组合，从中获取具有不同幅值的空间电压矢量，使逆变器的
使用状态逐渐增加。永磁同步电机（PMSM）具有结构简单、运行可靠、损耗少、效率高、电机尺寸灵活多样等优点，广泛应用于各种场