王輝，馬軍，劉紅霞,2

（1.鄭州輕工業(yè)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州 450002；2.信陽工業(yè)學(xué)校，河南信陽 465150）

基于智能滑模觀測(cè)器的PMLSM調(diào)速系統(tǒng)研究

王輝1，馬軍1，劉紅霞1,2

（1.鄭州輕工業(yè)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州 450002；2.信陽工業(yè)學(xué)校，河南信陽 465150）

針對(duì)由于傳統(tǒng)滑模觀測(cè)器存在而引起系統(tǒng)抖振較大的問題，設(shè)計(jì)了一種可在線學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模觀測(cè)器，以減小系統(tǒng)抖振和提高永磁直線電機(jī)伺服控制系統(tǒng)的性能。通過設(shè)計(jì)滑模觀測(cè)器進(jìn)行電流估計(jì)，獲得反電勢(shì)大小；將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)滑模觀測(cè)器相結(jié)合，并將電機(jī)定子電流估計(jì)值與實(shí)測(cè)值間的誤差作為性能指標(biāo)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)權(quán)值的在線學(xué)習(xí)，達(dá)到滑模觀測(cè)器增益參數(shù)最優(yōu)化自整定目的；引入鎖相環(huán)技術(shù)達(dá)到對(duì)電機(jī)動(dòng)子位置和速度的辨識(shí)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模觀測(cè)器能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電機(jī)動(dòng)子位置和速度的準(zhǔn)確觀測(cè)，且系統(tǒng)響應(yīng)快速，穩(wěn)態(tài)精度高。

永磁直線同步電機(jī)；滑模觀測(cè)器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；鎖相環(huán)

1 引言

動(dòng)子位置的精確檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)永磁直線電機(jī)高性能伺服控制的重要條件，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法主要通過光柵尺等機(jī)械式傳感器。雖然傳統(tǒng)的檢測(cè)方法原理簡(jiǎn)單，但制造工藝復(fù)雜，增加了系統(tǒng)成本和維護(hù)費(fèi)用，同時(shí)也降低了系統(tǒng)的可靠性，進(jìn)而影響了永磁直線電機(jī)的微型化，在一定程度上限制了永磁直線同步電機(jī)的應(yīng)用［1］。

無位置傳感器檢測(cè)與控制技術(shù)則不需要機(jī)械式傳感器，有利于改善永磁同步電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可靠性，并可減少系統(tǒng)成本，降低運(yùn)行環(huán)境要求，具有重要研究意義［2-3］。目前，主要檢測(cè)方法有：基于數(shù)學(xué)模型的開環(huán)估計(jì)法、高頻信號(hào)注入法、模型參考自適應(yīng)控制、狀態(tài)觀測(cè)器法、以及卡爾曼濾波器等［4-5］。作為常用的一種狀態(tài)觀測(cè)器，雖然滑模狀態(tài)觀測(cè)器能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子位置的無傳感器檢測(cè)，但由于IGBT等功率器件的高頻開關(guān)及實(shí)際應(yīng)用中干擾的存在，這均使得系統(tǒng)存在嚴(yán)重的抖振現(xiàn)象，同時(shí)反電勢(shì)是通過低通濾波器環(huán)節(jié)對(duì)高頻信號(hào)進(jìn)行濾波得到的，這樣就存在相位延遲，所以需要相位補(bǔ)償環(huán)節(jié)，這樣影響了控制系統(tǒng)的精度，增加了能耗和系統(tǒng)的復(fù)雜性［6-7］。

為減小抖振的影響，提高系統(tǒng)的綜合性能，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)滑模觀測(cè)器參數(shù)的自調(diào)節(jié)，利用鎖相環(huán)技術(shù)觀測(cè)永磁直線電機(jī)動(dòng)子位置和速度，以實(shí)現(xiàn)對(duì)永磁直線電機(jī)的精確控制。

2 滑模觀測(cè)器設(shè)計(jì)

電機(jī)運(yùn)行時(shí)，定子電壓與電流是可測(cè)量量，因此可把定子電壓與電流作為觀測(cè)器的輸入項(xiàng)，以電機(jī)實(shí)際模型作為參考模型，而利用滑模理論建立的觀測(cè)器模型則作為可調(diào)模型，利用觀測(cè)器估算出電流值，與測(cè)量電流值進(jìn)行比較。通過不斷調(diào)整滑?？刂戚斎肓康闹担沟脤?shí)際電流測(cè)量值與估計(jì)值間的誤差最小，這時(shí)的控制輸入量即為反電勢(shì)的大小。

2.1 滑模觀測(cè)器模型

為便于設(shè)計(jì)滑模觀測(cè)器，永磁直線電機(jī)在α-β坐標(biāo)系下的定子電壓方程為［8-9］

則電流狀態(tài)方程為

將定子電流作為觀測(cè)量，根據(jù)滑模變結(jié)構(gòu)理論，滑模觀測(cè)器模型為

式（3）減去式（2）可得電流誤差方程為

選擇滑模面，令s=es，根據(jù)滑?？刂评碚摰目刂屏壳蠼夥椒ǎ傻贸?/p>

2.2 位置與速度估計(jì)

根據(jù)文獻(xiàn)［10］，K的取值要大于2個(gè)軸上反電勢(shì)的最大值。由于反電勢(shì)中包含有動(dòng)子位置信息，但是由于切換函數(shù)的高頻切換，觀測(cè)器估算出來的反電勢(shì)中包含有大量高頻分量，雖然通過一個(gè)低通濾波器可以濾除部分高頻成分，但最終估算出的反電勢(shì)中還會(huì)存在部分高頻分量，如果采用直接計(jì)算的方法，則結(jié)果中將會(huì)引入高頻噪聲，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不精確。借助于通信系統(tǒng)中的外差法，并利用鎖相環(huán)技術(shù)，則可減少高頻噪聲影響。

假設(shè)鎖相環(huán)輸出的被估算動(dòng)子位置電角度為θ＾e，則令

當(dāng)Δθe足夠小時(shí)，則式（6）可近似變?yōu)?/p>

于是利用鎖相環(huán)可估算出動(dòng)子的位置。基于鎖相環(huán)的動(dòng)子位置估計(jì)原理圖如圖1所示。

圖1 基于鎖相環(huán)的動(dòng)子位置估計(jì)原理圖Fig.1 The principle diagram of mover position estimation based on PLL

3 滑模觀測(cè)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

在式（5）中，K值大小主要影響趨近速度和抖振幅值，通常希望在距離切換面較遠(yuǎn)時(shí)，K取較大的值，以增加到達(dá)滑模面的速度，而當(dāng)接近切換面時(shí)，K取較小的值，以減小抖振影響，提高系統(tǒng)控制精度。這就需要系統(tǒng)能夠根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，對(duì)K值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。本文通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滑?？赜^測(cè)器的參數(shù)自整定，以提高觀測(cè)精度。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模觀測(cè)器原理見圖2。

圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模觀測(cè)器原理圖Fig.2 The principle diagram of SMO based on the neural network

圖2中BPNN為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模塊，分別將實(shí)際電流、估計(jì)電流及它們的誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出為滑模增益K，具體算法如下。

1）輸入層。輸入層神經(jīng)元的輸出等于輸入，即

式中：(k)為各輸入層神經(jīng)元的輸出，其中，上標(biāo)I表示輸入層，下標(biāo)i表示所在層神經(jīng)元的位置；xi(k)為輸入層所包含神經(jīng)元的輸入，即：x(k)=[x1(k)x2(k)x3(k)1]，k為當(dāng)前時(shí)刻。

2）隱含層。隱含層各神經(jīng)元的輸入和輸出為

3）輸出層。輸出層各神經(jīng)元的輸入和輸出為

式中：上標(biāo)O表示輸出層；HO表示隱含層與輸出層間關(guān)系；下標(biāo)j表示隱含層第j個(gè)神經(jīng)元；N為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)；φ[INO(k)]為輸出層神經(jīng)元的激活函數(shù)，取φ(k)=[1+tanh(k)]/2。

為實(shí)現(xiàn)滑模觀測(cè)器參數(shù)的最優(yōu)自整定，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需利用誤差反傳的方法，達(dá)到權(quán)值自調(diào)整。將電流實(shí)際測(cè)量值與觀測(cè)器的觀測(cè)值之間的誤差作為誤差性能函數(shù)，則α坐標(biāo)軸上的電流誤差性能函數(shù)為

則性能函數(shù)對(duì)權(quán)值的導(dǎo)數(shù)為

根據(jù)delta法則，并考慮動(dòng)量項(xiàng)的影響，應(yīng)用于輸出層權(quán)值調(diào)整的學(xué)習(xí)算法為

式中：η為學(xué)習(xí)速率；α為動(dòng)量因子。

隱含層權(quán)值調(diào)整學(xué)習(xí)算法為

β坐標(biāo)軸上的電流觀測(cè)器的滑模增益調(diào)節(jié)算法與α坐標(biāo)軸類似，這里不再重復(fù)分析。

4 仿真與結(jié)果分析

為驗(yàn)證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模觀測(cè)器性能，對(duì)該觀測(cè)器進(jìn)行仿真研究，永磁直線同步電機(jī)的主要參數(shù)為：電感L=Ld=Lq=0.002 67 H，動(dòng)子質(zhì)量m=28 kg，電阻R=2.65 Ω，定子永磁體磁鏈Ψr=0.303 03 Wb，極距τ=0.016 m。圖3為永磁直線同步電機(jī)無傳感器矢量控制原理圖，電流環(huán)和速度環(huán)均采用PI控制器，速度環(huán)反饋所需的速度值則通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模觀測(cè)器進(jìn)行估算獲得。

圖3 無傳感器矢量控制原理圖Fig.3 The principle diagram of the sensorless vector control

在給定速度下，分別對(duì)空載和加載兩種情況進(jìn)行仿真研究，結(jié)果如圖4、圖5所示。

圖4 空載時(shí)的響應(yīng)曲線Fig.4 The response curves under no load condition

圖5 加載時(shí)的響應(yīng)曲線Fig.5 The response curves under load condition

從圖4圖5中可知，無論是空載還是加載條件下，速度響應(yīng)曲線都能在很短時(shí)間內(nèi)到達(dá)設(shè)定值；在過渡過程，觀測(cè)器估算出的速度值經(jīng)過短暫的調(diào)整后，很快就能跟蹤上電機(jī)速度實(shí)測(cè)值；由于切換函數(shù)的存在，觀測(cè)器估算出的速度值存在一定的抖振。從dq軸電流響應(yīng)曲線可以看出，穩(wěn)態(tài)時(shí)d軸電流接近零值，符合d軸電流為零的矢量控制策略；而在加載條件下，q軸電流保持一定的電流值。從位置響應(yīng)及其誤差曲線可知，在兩種條件下，觀測(cè)器估計(jì)值都能很好地跟蹤實(shí)測(cè)值，且誤差較小。

5 結(jié)論

本文針對(duì)有傳感器永磁直線同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的缺陷，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑模觀測(cè)器相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)滑模增益的自整定，以提高傳統(tǒng)滑?？刂扑惴ǖ氖諗克俣?，減小抖振，提高精度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模觀測(cè)器無傳感器矢量控制系統(tǒng)，響應(yīng)速度快，穩(wěn)態(tài)精度高，觀測(cè)器能很好地實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)速度和位置的跟蹤。

［1］ 王輝，王長(zhǎng)松，鐘黎萍，等.基于滑模觀測(cè)器的永磁同步電機(jī)低速下無傳感器轉(zhuǎn)子位置檢測(cè)的研究［J］.微電機(jī)，2011，44（1）；61-64.

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修改稿日期：2014-03-14

Research of Speed Regulating System Based on Intelligent SMO for PMLSM

WANG Hui1，MA Jun1，LIU Hong-xia1，2
（1.Mechanical and Electrical Engineering Institute，Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou450002，Henan，China；2.Xinyang Industrial School，Xinyang465150，Henan，China）

For reducing the chattering phenomenon generated by the conventional sliding mode observer（SMO），a new SMO based on the BP neural network was designed to improve the servo control system performance of the permanent magnet linear synchronous motor（PMLSM）.A SMO was designed to estimate the stator currents to obtain the back EMF.The BP neural network was introduced into the SMO to realize the self-optimization of the SMO’s gain parameters，the error between the estimated current and measured current as the performance index function to realize the on-line weight learning.The phase locked loop technology（PLL）was applied to estimate the mover velocity and position.The simulation results show the new SMO may accurately observe the mover position and speed，and the control system has quick response and high stability accuracy.

permanent magnet linear synchronous motor；sliding mode observer；back propagation neural network；phase locked loop

TM351

A

國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目（2012BAF12B13）；河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目（132102110057）；鄭州市科技攻關(guān)項(xiàng)目（131PPTGG411-3）；鄭州輕工業(yè)學(xué)院博士科研基金資助項(xiàng)目（000346）

王輝（1977-），男，博士，講師，Email：bjwh520@163.com

2013-08-05