从感应伺服电机驱动的自适应神经控制中学习.pdf

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1、第3l卷第1期计算机仿真2014年1月文章编号：I006—9348(2014)0l_0339一05从感应伺服电机驱动的自适应神经控制中学习吴玉香，周永德(华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州510641)摘要：针对系统参数完全禾知的感应伺服电机驱动系统，为提高系统的控制精度，通过分析间接磁场定向控制感应伺服电机驱动模型．使用RB}神经州络设计J，一种新的自适应神经网络控制器，使系统的输出跟踪给定参考轨迹，并在稳定的控制过程中实现r确定学习，使分神经网络权值收敛到最优值及未知闭环系统动态的局部准确逼近，学过的知识可应用到后续相同或相似的控制任务

2、中，提高系统的控制精度。最后，用实例仿真说明了所设计控制算法能实现在控制中学习。关键词：伺服电机驱动；确定学习；径向基函数神经网络；自适应神经网络控制中图分类号：TPl83文献标识码：BLearIlingFromAdaptiVeNeuralControlofInductionMotorServoDriveWUYu—xiang，ZHOUYong—de(CollegeofAutomaIionandCenterforConfmland0ptimization，southChinaUniVersityofTechnologyGuan铲h仙Guangdo“g

3、51064l，China)ABSTRACT：InordertoimpmvethecontroIprecisionofcompletelyunknowninductionmotorse“odrivesystemandstudythedirectionalinductionmotorservodrivesystemofjndirectmagneticneld，anadaptiveneuralcontmllerwasdesignedusingRBFnelwork．Itnotonlyguaranteesunifonmyulfimately1)oundedo

4、fallsignalsintheclosed—100psystem，bulalsoachievesconve唱enceofpanialnetworkweighfsfolheiroplimalvaluesandleamingoflheunknownclosed—100psystemdynamicsinastablecontmlprocessalongrecurrenttrackingorbil．Thelea丌ledknowledgecanbeusedtoimpmvecontmlprecision，andcanalsoberecalledandreus

5、edinlhesameorsimilarcontmltasktosavetimeandener盱．Simulationresultsdemonstmtetheeffectivenessoflheproposedappmach．KEYWORDS：Inductionmotorsen，od^ve；Deternlinisticleaming；RBFnetworks；AdaptiveneuraIcontrol1引言感应伺服电机驱动系统因结构简单、易于维护等优点得到了越来越广泛的应用。1。传统PID控制对感应伺服电机驱动系统参数变化敏感，鲁棒性差。神经网络控制

6、由于具有不依赖于对象数学模型和鲁棒性强的优点，能够很好地克服驱动系统中模型参数变化和非线性等不确定因素的影响。为此，一些智能控制方法被提出来了2’5。文献[2，3]结合积分控制、比例控制和神经网络控制各自的优点设计了一种控制器，系统具有较好的静态、动态特性。但是该控制器结构较复杂，且自适应控制率不易确定。文献[4]基于模型参考自适应系统发展了转子时间常数估计器，使用模糊神经网络不确定观测器设计了鲁棒速度控制器，但设计过程太基金项目：国家自然科学基金资助项目(60934001，61075082)；华南理工大学中央高校基本科研业务费(2012zZol0

7、6)收稿日期：2013一03一04修回日期：2013一03—29过复杂。文献[5]为感应伺服电机驱动系统设计了基于神经网络的自适应控制器，但补偿控制器带来了抖振现象。最近，一种确定学习机制被提出来了6‘“，借助该理论建立的自适应神经网络控制器在稳定的控制过程中能够对未知的闭环系统动态进行学习。目前，确定学习的研究和应用还处于新兴阶段，虽然取得了一些研究成果曲。1”，但还有许多问题亟待研究与解决?文献[7]研究了单位控制增益的简单非线性系统的确定学习。运用反步设计方法，文献[8]研究了更一般形式非线性系统的确定学习：文献[9]研究了持续激励与确定学习

8、速度和精度之间的关系。文献[10]研究了噪声环境下的确定学习问题。确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法，研究未知