基于神经元自适应pid永磁同步电机的仿真与研究

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1、基于神经元自适应PID永磁同步电机的仿真与研究　　摘要：针对传统PID控制器参数固定，处理非线性时变系统的局限性，提出神经元自适应PID控制算法。以传统PMSM转速控制为基础，采用神经元自适应PID控制方式，选用Hebb学习算法，以误差平方为性能指标实现参数在线调整，进而实现电机转速的快速跟踪。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法，简化矢量算法步骤。仿真结果表明，对比传统PID控制方式，神经元自适应PID控制系统作用永磁同步电机，可以达到响应快、精度高的控制效果。　　关键词：永磁同步电机；神经元自适应PID；逆变器；

2、非正交坐标系　　中图分类号：TN710?34；TM341文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）15?0167?04　　Abstract：SincethetraditionalPIDcontrollerhasfixedparameters，andislimitedtodealwiththenonlineartime?varyingsystem，theneuronself?adaptivePIDcontrolalgorithmisproposed.Onthebasisofthespeedcontrollerof

3、traditionalpermanentmagnetsynchronousmotor（PMSM），theneuronadaptivePIDcontrolmethodandHebblearningalgorithmareadopted，andtheparametersonlineadjustmentisrealizedbytakingthesquareoferrorasperformanceindextofasttracethemotorspeed.TheSVPWMalgorithmunder6non?orthogonalc

4、oordinatesystemisadoptedintheinvertertosimplifythestepsofvectoralgorithm.Thesimulationresultsshowthat，incombinationwiththetraditionalPIDcontrolmethod，theneuronadaptivePIDasthecontrolmethodofPMSMhasthecontroleffectsofrapidresponsespeedandhighprecision.　　Keywords：pe

5、rmanentmagnetsynchronousmotor；neuronself?adaptivePID；inverter；non?orthogonalcoordinatesystem　　0引言6　　永磁同步电机以永磁体提供励磁，具有体积小、结构简单、效率高、功率密度大等优点[1?3]。近几年随着控制理论、永磁材料等的发展，永磁同步电机在工业等各领域得到广泛应用[4]。由于永磁同步电机为典型的非线性强耦合系统，在系统实际运行过程中，会因扰动或负载等多种变化影响系统的精度和稳定性。传统的PID控制不能很好的满足控制要求[5]

6、。目前已提出如模糊、模型参考自适应、神经网络、模糊神经网络、滑膜控制、遗传算法等不依赖数学模型的控制方法[6]。本文以传统转速控制为基础，提出神经元自适应PID控制。神经元自适应PID控制选用监督式Hebb算法，控制神经元的输入，然后选用LMS算法，引入性能指标，实现算法的规范性和鲁棒性要求。神经元PID自适应控制具有记忆、自学习和自适应能力等特点，结构简单，且适应环境变换，具备处理非线性系统的能力[7]。解决了传统PID控制器不能实现在线调整参数这一不足。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法，非正交坐标系下的SVP

7、WM算法减少了三角函数的运算[8]。经过Matlab/Simulink建立仿真模型，可以证明该模型具有良好的抗扰性。　　1永磁同步电机的数学模型　　忽略电动机的铁心饱和、涡流和磁滞损耗以及空间谐波等现实影响。通过三相静止坐标系到两相静止坐标系，到旋转坐标系变换，得到在旋转坐标系d?q下，永磁同步电机数学模型。　　可以看出在旋转d?q坐标系下各相之间非线性耦合，电压方程呈非线性。采用固定参数的传统PID控制可导致系统控制性能受到限制。　　如图1所示，采用[i*d=0]转子磁场定向控制方式。励磁和电枢磁场正交，定子电流矢量全部

8、位于[q]轴，产生转矩，而无[d]轴分量。速度外环由传统的PID控制器改为神经元自适应PID控制器，实现PID参数在线调整。　　传统PI算法通过调节电机输入信号的频率实现速度控制，其参数在系统初始化前已设定完成，当控制对象发生变化，系统则无法对控制对象进行跟踪。　　神经元自适应PID控制由自适应控制和P