基于RBF神经网络无刷直流电机调速系统-胡云宝

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1、第46卷第1期Vol.46．No.12013年1月MICROMOTORSJan.2013基于RBF神经网络无刷直流电机调速系统胡云宝，王加祥，曹闹昌，王瑛(空军工程大学工程学院，西安710038)摘要:为提高无刷直流电机调速系统控制精度，提出了一种基于RBF神经网络的无刷直流电机调速控制新策略。该策略根据采样得到的电机转速和相电流，实时修正网络权向量，准确调节PWM波的占空比，控制电枢两端的平均电压的幅值，从而对电机进行调速控制。仿真和实验结果表明，系统超调量小、速度响应快，比传统的PID速度控制有更好的静态、动态特性和鲁棒性。关键词:无刷直流电机;转速控制;RBF神经网络;脉宽调制

2、中图分类号:TM36+1文献标志码:A文章编号:1001-6848(2013)01-0063-04ResearchonSpeedControlSystemofBrushlessDCMotorBasedonRBFNeuralNetworkHUYunbao，WANGJiaxiang，CAONaochang，WANGYing(EngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi'an710038，China)Abstract:AnewapproachwaspresentedinthispaperbasedonparticleswarmRBF

3、neuralnetworkinordertoimprovethespeedcontrolperformanceofbrushlessDCmotor(BLDCM)．Inthismethod，accordingtothespeedofmotorandphasecurrent，connectionweightofneuralnetworkwasrevisedintime．Meanwhile，thedutycycleofPWMwasadjusted，inordertocontrolthemeanvoltageamplitudeandthespeedofbrushlessDCmotor．Sim

4、ulationandexperimentalresultsindicatedthatundertheproposedalgorithmtheovershootofthesystemwassmallandthespeedresponsewasfast．Thisproposedalgorithmhadbetterdynamic，staticandrobustthantraditionalPIDcontrol．Keywords:brushlessDCmotor(BLDCM);velocitycontrol;RBFneuralnetwork;pulsewidthmodula-tion(PWM

5、)电流和转速，实时的修正网络权向量，准确调节0引言PWM波占空比的大小，控制电枢两端的平均电压的无刷直流电机(BrushlessDCMotor，BLDCM)由幅值，达到控制电机的转速的目的。仿真和实验结于维护方便、运行可靠和优良的调速特性，在工业果表明，RBF神经网络控制器比传统PID控制器具领域的应用日益普及。同时，对无刷直流电机的调有更好的静态、动态特性和鲁棒性，适用于精度要［1-4］速性能与控制精度要求越来越高。传统的PID控求较高的场合。制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用，但是，由于无刷直流电机的时1调速特征及原理分析变性、非线性和强耦合性等特征，在

6、工程应用中电1.1无刷直流电机的速度调节特征机部分参数不确定，传统PID控制难以满足控制系统的性能要求。无刷直流电机配有电子控制电路，对电路的起RBF神经网络(RBFNeuralNetwork)是单隐层的动、调速、制动控制仅需要低电平的逻辑信号就可三层前馈网络，具有自学习、自适应和很强的非线以实现。直流电动机转速与其他参数的关系为性映射能力，在处理控制系统的非线性和不确定性U－IRn=(1)［5］KΦ等问题上有很好的应用前景。故本文采用RBF神经网络控制无刷直流电机调速系统，根据电机的相式中，n为电机的转速(r/min);U为电枢电压(V);Ia收稿日期:20120416作者简介:胡

7、云宝(1988)，男，硕士研究生，研究方向为信号与信息处理。·64·46卷为电枢电流(A);Ra为电枢回路总电阻(Ω);Ke为电法，效果一般。机的电动势常数;Φ为励磁磁通(Wb)。由式(1)可以2RBF神经网络模型看出，直流电动机调速方法有三种:1、改变电枢电压调速。2、改变励磁磁通。3、改变接于电枢回路中的附RBF神经网络是由J.Moody和C.Darken在上世加电阻。第三种调速方法损耗较大，机械特性软，故很纪80年代末提出的，可以模拟任意输入到输出之