曾喆昭，肖強英，朱靜濤

（長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410004）

開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)SRD（switched reluctance drive）是一種新型調(diào)速系統(tǒng)，它避免了直流電機因換向所產(chǎn)生的換向火花和交流電機調(diào)速系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價高等問題，具有高輸出和高的能量利用率，兼有直流調(diào)速和交流調(diào)速的優(yōu)點，然而，盡管其電磁原理和結(jié)構(gòu)都相當(dāng)簡單，但開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)是一個時變的、非線性、多變量的系統(tǒng)，控制效果也一直不是很好，迄今為止，尚未能夠求得其精確的數(shù)學(xué)模型，所以采用常規(guī)的線性控制器是很難滿足其調(diào)速系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能要求［4，5］。國內(nèi)外學(xué)者針對開關(guān)磁阻電機的控制做了大量的研究［1，8～11，13］，將很多智能控制方法引入到了其中，這些控制方法取得了一定的效果，但也都存在一定的不足。如文獻［2］基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID結(jié)合的控制，雖然徑向基函數(shù)RBF（radial basis function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個局部學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)，但小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CMAC（cerebellar model articulation controller）的非線性逼近能力明顯優(yōu)于它；文獻［3］中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制，利用了誤差反向傳播BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，雖然優(yōu)化了比例－積分－微分控制PID（proportion integration differentiation）控制參數(shù)，但很容易陷入全局極小點；文獻［11］中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的結(jié)合，雖然充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的優(yōu)點，但卻沒有更好利用PID控制參數(shù)在線可調(diào)的優(yōu)點。

針對上述問題，本文先利用模糊推理將開關(guān)磁阻電機的轉(zhuǎn)速變量進行模糊量化，再將量化結(jié)果傳輸至CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使模糊控制與CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)成模糊小腦模型網(wǎng)絡(luò)FCMAC（fuzzified CMAC network）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，再利用FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的快速收斂性能對Kp、Ki和Kd三個參數(shù)實現(xiàn)在線整定，并根據(jù)開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速的運行狀況，將符合最優(yōu)性能指標(biāo)的Kp、Ki和Kd三個參數(shù)傳至PID控制器來實現(xiàn)反饋控制，通過與傳統(tǒng)的PID控制器的仿真結(jié)果比較，證明該控制方法響應(yīng)速度快，控制精度高，超調(diào)量小，有較好的魯棒性和穩(wěn)定性。

1 開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)的簡介

開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)主要由開關(guān)磁阻電機SRM（switched reluctance motor）、功率變換器、控制器、檢測器等四部分構(gòu)成。SRD（switched reluctance drive）通常為穩(wěn)速系統(tǒng)，在速度給定的情況下，工作在某個確定的受控速度點。SRD的可控因素很多，調(diào)速方法靈活，但若要實現(xiàn)SRD寬范圍內(nèi)無級調(diào)速及較高的抗干擾能力，就必須應(yīng)用反饋控制技術(shù)，通常是將速度變量作為反饋，從而構(gòu)成按偏差調(diào)節(jié)的閉環(huán)系統(tǒng)。

SRD不僅是高度非線性的，而且對不同的控制方式，還是變結(jié)構(gòu)的，這給系統(tǒng)整體控制性能分析帶來了很大的困難，為了保證系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)始終優(yōu)良，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器是無法滿足要求，往往還必須根據(jù)電動機的結(jié)構(gòu)及精確度的要求加以適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，使其具有優(yōu)良的動、靜態(tài)性能。

2 模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CMAC是Albus在1975年最早提出來的，它是一種表達復(fù)雜非線性函數(shù)的表格查詢型自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為它是基于局部學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以學(xué)習(xí)速度快，能滿足開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)的實時性要求，也是控制上應(yīng)用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。

CMAC神經(jīng)可通過學(xué)習(xí)算法改變表格的內(nèi)容，具有信息分類存儲的能力。它是目前公認(rèn)的一類聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，能夠?qū)W習(xí)任意多維非線性映射。它具有較強的泛化能力，并且對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次序不敏感，使它比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的非線性逼近能力，完全能滿足開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)這種復(fù)雜的非線性控制系統(tǒng)。

圖1 CMAC網(wǎng)絡(luò)原理結(jié)構(gòu)Fig.1 CMAC network theory

在圖1中概念映射是從輸入空間至概念存儲器的映射。映射原則是在輸入空間鄰近的兩個點，在概念存儲器中有部分重疊單元被激活。而且是距離越近，重疊越多；距離越遠(yuǎn)重疊越少，即稱為局部泛化，c為泛化參數(shù)；實際映射是有概念存儲器中的c個單元，用編碼技術(shù)映射至實際存儲器的c個單元，c個單元中存放著相應(yīng)的權(quán)值。CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為實際存儲器中的c個單元的權(quán)值之和。

若只考慮單輸出，則輸出為

本文中CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用δ學(xué)習(xí)規(guī)則調(diào)整權(quán)值，其中δ＝di－yi，即為期望輸出與實際輸出的差值，又稱誤差修正規(guī)則。根據(jù)這個規(guī)則的學(xué)習(xí)算法，通過反復(fù)迭代運算，直到求出最佳的權(quán)值，使δ達到最小。權(quán)值調(diào)整指標(biāo)為

式中e（k）＝r（k）－y（k）。

依最速下降法修正網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)，即按E對加權(quán)系數(shù)的負(fù)梯度方向進行搜索調(diào)整，并且附加了使搜索快速收斂全局極小的慣性項，可歸納如下

其中α為慣性系數(shù)，η為學(xué)習(xí)速率［6，7］。

2.2 模糊推理

本文中開關(guān)磁阻電機的調(diào)速系統(tǒng)缺乏精確的數(shù)學(xué)模型，傳統(tǒng)的控制方式難以奏效。

模糊推理其實就是一種近似推理，有關(guān)模糊推理的理論和方法研究，近年來有了很大的發(fā)展。

本文采用馬丹尼直接推理法（max－min推理法），它分兩步進行，首先根據(jù)已知條件直接求出由輸入語言變量的論域元素對前提部分的強度，其次由前提部分的運算映射到結(jié)論部，求得輸出量的模糊集合。

設(shè)有模糊條件語句if E1＝AKand E2＝Bkthen U＝Ck，其中k為規(guī)則的編號，k＝1，2，3，…，l。若已知E1＝a和E2＝b為E1和E2的論域元素，首先求得前提部分的強度

則結(jié)論部的隸屬函數(shù)為

最后可以用重心法求輸出清晰值C。

2.3 模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

FCMAC的結(jié)構(gòu)基本結(jié)構(gòu)與CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同。FCMAC同樣具有泛化能力。但FCMAC在其輸入層引入了模糊集合的隸屬度，其作用有兩個：一是更加真實地反映被控對象，采用模糊方法描述被控對象更具一般性，從而使得確定性的CMAC成為FCMAC的特例；二是將CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制和模糊推理有機結(jié)合在一起，大大簡化了模糊控制和模糊推理映射的計算，更重要的是還提高了模糊控制和模糊推理的學(xué)習(xí)能力。該方法不僅保持了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部功能和優(yōu)點，而且提高了模糊控制和模糊推理的應(yīng)用范圍。

與CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，F(xiàn)CMAC本質(zhì)上是一種隸屬度的查表方法，而且映射和存儲都與CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同。

3 基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID調(diào)節(jié)器設(shè)計

基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的開關(guān)磁阻電機調(diào)節(jié)器的結(jié)構(gòu)如下圖2所示。該控制器由三個部分組成：傳統(tǒng)PID控制器；模糊推理模塊；FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射為S（s1，…，sn）→Ac（xk），其中s1，…，sn分別為輸入矢量s的量化值。令

（1）s1∈［0，M1］，…，sn∈［0，Mn］；

（2）變量i1∈［0，N1］，…，in∈［0，Nn］；

（3）令N1／C，…，Nn／C分別都能整除；

（4）中間變量i10＝s1，…，jn0＝sn。則模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射算法

式中：k＝0，1…，C－1；n＝1，2，…，N；xn為輸入矢量在Ac中的地址；fmod（a，b）為a對b的模運算。

圖2 模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of Fuzzy FCMAC neural network PID controller

由式（9）可得

式中：k＝0，1，…，C－1；n＝1，2，…，N。

由式（10）可得

把上式（11）代入式（9）得

把式（12）代入式（8）得

模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出算法和學(xué)習(xí)算法如下。

（1）FCMAC的輸出算法為

（2）FCMAC的學(xué)習(xí)

其中PID控制器采用經(jīng)典的增量數(shù)字PID控制算式為

其中Kp、Ki、Kd分別為比例系數(shù)、積分時間常數(shù)、微分時間常數(shù)［12，14］。

綜上所述，用基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的開關(guān)磁阻電動機的閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)原理框圖如圖3所示。

圖3 SRD閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)框圖Fig.3 Closed loop system block diagram of SRD

在圖3中，給定速度與反饋速度的偏差經(jīng)基于FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID速度調(diào)節(jié)器后，作為PWM電路的輸入控制信號，控制一定頻率的輸出方波脈沖寬度，寬度被調(diào)制的方波脈沖加到基極驅(qū)動電路，利用GTR的開關(guān)作用，將施加到SR電動機相繞組上的直流電源電壓斬波成對應(yīng)頻率和占空比的方波電壓，從而改變相繞組兩端的電壓的有效值，實現(xiàn)SR電動機基于FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID調(diào)速的恒轉(zhuǎn)矩的轉(zhuǎn)速控制。

4 系統(tǒng)的仿真結(jié)果

為了驗證上述控制方法在開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)中的應(yīng)用情況，在相同的工作條件下，仿真對象為一臺H160、7.5 k W的四相8／6極開關(guān)磁阻電機，額定電壓為280 V，額定速度為ne＝1500 rad／min。PID參數(shù)整定為Kp＝10、Ki＝0.8、Kd＝4，CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)取N＝150，C＝5，采樣時間取t＝0.001，學(xué)習(xí)速率取η＝0.1，α＝0.04，且在t＝0.5 s突加干擾電壓。利用MATLAB 9.0仿真結(jié)果如圖4～7所示。

圖4、圖5給出了相同條件下，本文控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法對開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速的控制曲線，圖6、圖7給出了相同條件下，突然加入干擾電壓時本文控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線。

圖4 傳統(tǒng)PID開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速控制Fig.4 Traditional PID speed control of switched reluctance motor

圖5 基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速控制Fig.5 Speed control of switched reluctance motor based on fuzzy FCMAC neural network PID

圖6 傳統(tǒng)PID開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速控制（t＝0.5 s時突加干擾電壓）Fig.6 Traditional PID speed control of switched reluctance motor（with the sudden disturbance voltage at t＝0.5 s）

圖7 基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速控制（t＝0.5 s時突加干擾電壓）Fig.7 Speed control of switched reluctance motor based on fuzzy FCMAC neural network PID（with the sudden disturbance voltage at t＝0.5 s）

從圖4～圖7可以看出，本文設(shè)計的基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法，不僅使開關(guān)磁阻電機調(diào)速系統(tǒng)的響應(yīng)速度快，超調(diào)量小，控制精度高，而且對外界干擾波動很小，自適應(yīng)能力很強，穩(wěn)態(tài)誤差小，具有更好的適應(yīng)性和魯棒性。

5 結(jié)論

針對開關(guān)磁阻電機轉(zhuǎn)速控制中的高度非線性、時變性、多變量以及數(shù)學(xué)模型難以確定等問題，本文提出了基于模糊FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的新方法，它不僅充分利用了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力強、實時性好、輸出誤差小等優(yōu)點，而且還把CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制結(jié)合起來實時的調(diào)整PID控制參數(shù)以實現(xiàn)最優(yōu)控制。MATLAB仿真結(jié)果證明了該控制方法的有效性，系統(tǒng)的控制精度高，響應(yīng)速度快，超調(diào)量小，魯棒性和適應(yīng)性很強。

［1］ 夏長亮，陳自然，李斌（Xia Changliang，Chen Ziran，Li Bin）.開關(guān)磁阻電機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PWM轉(zhuǎn)速控制（Neural network based adaptive PWM speed control in switched reluctance motors）［J］.中國電機工程學(xué)報（Proceedings of the CSEE），2006，26（13）：141－145.

［2］ 夏長亮，王超明（Xia Changliang，Wang Chaoming）.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)磁阻電機單神經(jīng)元PID控制（Single neuron PID control for switched reluctance motors based on RBF neural network）［J］.中國電機工程學(xué)報（Proceedings of the CSEE），2005，25（15）：161－165.

［3］ 夏長亮，薛梅，陳自然（Xia Changliang，Xue Mei，Chen Ziran）.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)磁阻電機自適應(yīng)控制（Adaptive control for switched reluctance motors based on neural network）［J］.天津大學(xué)學(xué)報（Journal of Tianjin University），2006，39（8）：918－922.

［4］ 王宏華.開關(guān)型磁阻電動機調(diào)速控制技術(shù)［M］.北京：機械工業(yè)出版社，1998.

［5］ 吳建豪.開關(guān)磁阻電機設(shè)計與應(yīng)用［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2001.

［6］ 劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2003.

［7］ 侯海軍，雷勇，葉小勇（Hou Haijun，Lei Yong，Ye Xiaoyong）.基于模糊CMAC網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)逆控制（Non－linear adaptive inverse control based on fuzzy CMAC network）［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報（Journal of System Simulation），2008，20（8）：2039－2043.

［8］ Baoming Ge，Xiangheng Wang，Pengsheng Su，et al.Nonlinear internal－model control for switched reluctance drives［J］.IEEE Trans on Power Electronics，2002，17（3）：379－388.

［9］ Commuri S，Lewis F.CMAC networks for control of nonlinear dynamical system：structure，stability and Passivity［J］.Automatica，1997，33（4）：635－641.

［10］夏長亮，修杰（Xia Changliang，Xiu Jie）.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測模型的開關(guān)磁阻電機自適應(yīng)PID控制（RBF ANN nonlinear prediction model based adaptive PID control of switched reluctance motor）［J］.中國電機工程學(xué)報（Proceedings of the CSEE），2007，27（3）：57－62.

［11］劉劍，吳成東，徐迎陽，等（Liu Jian，Wu Chengdong，Xu Yingyang，et al）.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制在開關(guān)磁阻電機中的應(yīng)用研究（Fuzzy control based on neural network for switched reluctance motor drive system）［J］.電氣傳動自動化（Electrical Drive Automation），2000，22（2）：15－17，31.

［12］李士勇.模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論［M］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2002.

［13］孫曉明，趙德安，李瑤，等（Sun Xiaoming，Zhao De＇an，Li Yao，et al）.基于MATLAB的開關(guān)磁阻電機非線性建模仿真（Nonlinear modeling and simulation of switched reluctance motor using MATLAB）［J］.電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報（Proceedings of the CSUEPSA），2006，18（1）：67－70.

［14］許振偉，蔣靜坪，駱再飛（Xu Zhenwei，Jiang Jingping，Luo Zaifei）.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電動機模糊自適應(yīng)控制（Fuzzy adaptive control for PMSM based on neural network）［J］.電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報（Proceedings of the CSU－EPSA），2003，15（3）：49－52.