直流电动机调速外文翻译.doc
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毕业设计（论文）
外文翻译
题目直流电动机电流、转速双
闭环控制系统设计
专业电气工程与自动化
班级2011级1班
学生夏于洋
指导教师杜军
重庆交通大学
2015
无刷直流电动机调速的鲁棒控制策略
摘要：
无刷直流电机（BLDCM）的速度伺服系统是多变量,具有非线性和强耦合性。
齿槽转矩和负荷的参数变化，扰动容易影响其无刷直流电机的性能。
因此它是难以使用常规的PID控制来实现优异的控制。
为了解决执行时所出现的不足之处，本文采用基于能够自抗扰的控制BP神经网络活性算法来对无刷直流电机进行控制。
自抗干扰控制不依赖于精确的系统和它的扩展。
状态观测器可以准确地估计该系统的扰动。
然而，非线性反馈的自抗扰的参数是很难获得的.因此在这本文中，这些自抗扰的参数是通过BP神经网络在线自整定。
仿真和实验结果表明，基于BP神经网络的自抗扰控制器可以提高在迅速伺服系统的性能，控制精度，适应性和鲁棒性。
关键字：
无刷直流电机;BP神经网络;自抗扰控制器;参数自整。
I
1引言
由于无刷直流电机的性能具有时变非线性，强耦合等特点，因此调速的高性能方法一直是一个重要的研究方向。
PID是一种常见的控制方法。
然而，它不能获得预期的结果，以非线性对象的复杂任务和准确的目标这些利用PID控制就不能够达到良好的控制目的。
近年来，有关许多调速新的控制方法已经出现在这些领域。
比如：
自适应控制.卡尔曼过滤变结构控制。
模糊控制，神经网络控制等等。
自从自抗扰控制理论（ADRC）被曾经担任中国院士韩教授提出来的这些年里面，它是一个简单而实用的方法。
这种方法不依赖于控制目标。
它精确的数学模型可以估算和补偿所有内部和外部干扰的影响。
当系统建立起来以后.其控制的实时算法简单，鲁棒性强，具有快速的系统响应和高抗干扰能力.到目前为止，这种方法仍然具有效率高，抗干扰能力强的优势，已被应用到一些前沿科学和技术上。
这些领域包括机器人，卫星姿态控制，导弹飞行控制，坦克的火控和惯性导航等。
不过，自抗扰控制器的参数需要在参数自整这些场合下才能进行，因此这项研究设置在海内外只处于探索阶段。
神经网络具有接近任何非线性函数的能力，还具备其结构和学习算法是简单明了，因此神经网络是不依赖于控制对象的模式。
在本文中，通过自我学习的神经网络，自抗扰控制非线性反馈的参数可以在一个特定的最优控制律里找到。
仿真结果表明，基于BP神经网络的自抗扰控制器可以提高伺服系统的性能，在响应速度，控制精度，适应性和鲁棒性这些方面的性能都能够得到显著的提高。
2无刷直流电动机的数学模型
无刷直流电机产生的梯形反电动势和施加的电流波形都是矩形波.其中自感为L，互感为M。
因此，三相定子电压平衡方程可以由以下状态方程来表示：
式中，,,分别代表三相绕组a,b,c的相电压.,,分别代表三相绕组a,b,c的相电流；,,代表a,b,c三相相位的反电动势；代表微分算子。
无刷直流电机的电磁转矩由在定子绕组的电流和磁场在转子磁铁的相互作用下产生。
该电磁转矩方程：
式中，代表极数；代表总导体数;代表电机的机械角速度。
3控制方案
如图1所示，一个双闭环控制与级联连接相结合的控制系统中，内环是电流环路，达到限制电流并确保伺服系统的电流。
外环被设计来提高无刷直流电机的伺服系统的静态和动态性能的稳定性。
速度环的输出输送给首端作为电流回路的设定电流信号。
在本文中，速度环采用基于BP神经网络算法的自抗扰控制器，基于神经网络的自抗干扰控制系统的结构如图2所示。
3.1有源抗扰控制
自抗扰控制器主要由三个部分组成：
“转型过程安排”。
“非线性反馈”和“扩展状态观察”。
图1无刷直流电动机调速系统的原理图
图2基于BP神经网络的自抗扰控制器的原理图
（1）转型过程安排
式中，为控制目标；为的轨道信号；是一个时间最优集成功能，其详细方程表达式如方程
（1）所示：
（2）扩展状态观察
式中，代表控制周期。
（3）非线性反馈.
式中的参数可以在文献中其他地方找到。
3.2BP神经网络的参数设定
自抗扰控制器的自整参数可以使用BP神经网络建立,其中，,三个参数是由非线性反馈所产生的。
神经网络,根据系统运行状态,调整控制器参数达到一定的最佳化性能.神经网络的输出对应于控制器的三个可调参数，,,对系统的内部扰动,通过自主学习的神经网络,与调整的权衡系数匹配,使一些神经网络输出对应于最优控制下的参数。
三层BP神经网络的结构设计,如图3所示
图3BP神经网络结构图
图中的rin（k）和yout（k）分别代表速度指令和速度反馈。
输入层的输入公式：
式中，M取决于输入的数字，本文中它被设置为2。
它们是速度指令和速度反馈。
输入与输出的公式
式中，w代表隐含层，上级数的加权系数是与输入，输出和隐藏层相关。
在论文中，隐藏层的节点被设置为3。
隐藏层神经元的激活函数使用具有正和负特性的对称S形函数。
输入层与输出层的关系
输出层的输出节点是三个可调参数，,，输出层神经元的激活函数使用具有正特性的S形函数。
性能指标函数
按照梯度下降法修正权函数的网络功能。
通过加权梯度方向搜索函数的负系数，并添加一个使惯性项全球最低的搜索快速收敛。
其中是学习速率，本文中设置为0.3，系数设定到0.8。
输出层的学习算法
4仿真和实验结果
在本文中，无刷直流电机伺服系统的仿真模型建立在Matlab/Simulink环境下。
用于无刷直流电动机的实际参数可采取参考用于仿真的数据，如表1中所示
表1电机参数
额定转速
（r/min）
电动势系数
（V/（rad/s））
绕线电阻
（）
自感（mH）
互感（mH）
转动惯量
3000
0.114
1
2.1
0.7
2.5*10-5
4.1系统的速度仿真
当系统没有负载，给定的速度是3000转/分（额定运行状态）。
利用3种控制方法进行模拟，该仿真结果示于图4。
结果表明，基于BP神经网络系统的自抗扰控制器具有最快的性能，并且系统没有超调。
图4在额定运行情况下仿真曲线统计图
4.2针对负载扰动系统的稳定性模拟
当负载在时间0.07秒突然改变至0.25牛顿•米，速度曲线如图5所示。
仿真结果表明，基于BP神经网络系统的自抗扰控制器具有最高的稳定性。
（a）采用三中方法对宏观转速曲线仿真图
（b）对微观外部干扰的动态速度曲线图
图5负荷变化的速度响应曲线图
4.3实验结果
基于DSP和FPGA的新型硬件结构如图6所示。
该控制器的硬件架构是基于TMS320VC33DSP和CYCLONEIIFPCA。
TMS320VC33是一种高性能的DSP与32一位浮点，17ns指令周期时间和每秒1.2亿次浮点运算。
TMS320VC33既支持C语言，有支持汇编语言编程。
它可以容易的进行复杂计算。
CYCLONEIIFPGA是基于V.90的1.2nmSRAM过程与密度超过64K的逻辑元件，最高可以达到嵌入式RAM1.1兆比特和嵌入式18乘法器。
因为有了这个功能，它可以支持高性能DSP应用。
图6实验平台
在实验中，一个恒定的速度3000r/min（额定运行状态），从开始到10ms的这段时间中。
该实验的结果如图7所示，实验结果表明，基于神经网络系统中的自抗扰控制器具有最快的性能时，系统没有过冲。
霍尔传感器获得的无电刷直流电动机，其控制系统的速度信号是由两个环决定的：
速度环和电流环。
位置速度控制系统作为外回路，并且电流环充当的内环控制系统。
控制方案在速度环实现。
图7实验结果
5总结
本文提出了一种直流电机的动力学模型，提出了一种新的控制方案，根据这一模型运算法则中可实用性。
直流电动机应用到该系统，具有很强的鲁棒性。
同时，一种新的基于现场可编程门阵列电机控制系统的硬件结构（FPGA）和数字信号处理器（DSP）实现了所提出的算法。
仿真和实验结果验证所提出的控制方案可以减轻干扰的影响，使系统的不确定性急剧下降。
此外，对于静态和动态性能的干扰控制具有较强的鲁棒性，使系统的鲁棒性大大的提高。
来源：
ZhiLiu,BaiFenLiu.RobustControlStrategyfortheSpeedControlofBrushlessDCMotor,2013
8
RobustControlStrategyfortheSpeedControlofBrushlessDCMotor
Abstract：
BrushlessDCmotor（BLDCM）speedservosystemismultivariable．nonlinear
andstrongcoupling．Theparametervariation．thecoggingtorqueandtheloaddisturbanceeasilyinfluenceitsperformance．ThereforeitisdifficulttoachievesuperiorperformancebyusingtheconventionalPIDcontroller．Tosolvethedeficiency，thepaperrepresentsthealgorithmofactive-disturbancerejectioncontrol（ADRC）basedonback．Propagation（BP）neuralnetwork．TheADRCisindependentonaccuratesystemanditsextended．
stateobservercanestimatethedisturbanceofthesystemaccurately.However，theparametersofNonlinearFeedback（NF）inADRCaredifficulttoobtain．Sointhispaper．
theseparametersareself-turnedbytheBPneuralnetwork．ThesimulationandexperimentresultsindicatethattheADRCbasedonBPneuralnetworkcanimprovetheperformancesoftheservosysteminrapidity，controlaccuracy，adaptabilityandrobustness．
Keywords：
brushlessDCmotor（BLDCM）；BP（backpropagationalgorithms）；ADRC（activeDisturbancerejectioncontro1）；parametersself—turning
1Introduction
AccordingtothepropertiesofBLDCM．Time-variationnonlinearandstrongcouple，thehighperformancemethodofspeedregulationhasbeenanessentialresearchdirection．
PIDisacommonmethod．However．itcannotgaintheexpectedresulttononlinearobjectwiththecomplicatedmissionandaccurategoalsdaily．Inrecentyears，manynovelcontrollingmethodsofspeedregulationhaveappearedinthesefields：
adaptivecontrol.
Kalmanfiltervariablestructurecontrol．fuzzycontrol,neuralnetworkcontrol,etc．
Thetheoryofauto-disturbancerejectioncontrol（ADRC）proposedtheseyearsisaneasyandpracticalscheme．ItwasinventedbyProf．HanwhoonceservedinChineseAcademyofSciences．Thismethoddoesnotrelyonaprecisemathematicalmodelofcontrolledobject．Itcanestimateandcompensatetheinfluencesofallinternalandexternaldisturbancesinrealtimewhenthesystemisactivated．Thecontrolhastheadvantageofsimplealgorithm,
strongrobustness，fastsystemresponseandhighanti-interferenceability．Atpresent．thismethodhasbeenappliedtoanumberoffieldsoffrontierscienceandtechnology．suchasrobotics，satelliteattitudecontro1．missileflightcontrol，thefirecontroloftankandtheinertianavigation．However，theparametersofADRCneedtobesetintheseoccasions．Thestudyoftheparametersself-turningisonlyatanexploratorystageathomeandabroad．
BPneuralnetworkhasthecapabilityofapproachingtoanynonlinearfunction，anditsstructureandlearningalgorithmissimpleandclear，whichisnotdependentonthecontrolledobjectmode1．
Inthispaper，throughself-learningnetwork，thenonlinearFeedback（NF）parametersinADRCunderaparticularoptimalcontrollawcanbefound．ThesimulationresultsindicatethattheADRCbasedonBPneuralnetworkcanimprovetheperformancesoftheservosysteminresponsespeed，controlaccuracy，adaptabilityandrobustness．
2MathematicalModeloftheBLDCM
TheBLDCMproducesatrapezoidalbackelectromotiveforce（EMF）．andtheappliedcurrentwaveformisrectangular—shaped．Theself-inductanceisL．andthemutualinductanceisM.Hencethethree-phasestatorvoltagebalanceequationcanbeexpressedbythefollowingstateequation：
where,,arethephasevoltageofthree-phasewindings.,,arethephasecurrentofthree—phasewindings；,,arethephasebackEMF；isdifferentialoperator．
TheelectromagnetictorqueofBLDCMisgeneratedbytheinteractionofthecurrentinstatorwindingsandthemagneticfieldinrotormagnet．Theelectromagnetictorqueequationis
whereispolenumbers；istotalconductornumbers;ismechanicalangularvelocityofmotor．
3ProposedControlScheme
AsisshowninFig．1，adoubleloopedcontrolwithcascadeconnectionhasbeenadoptedinthesystem．Theinnerloopiscurrentloopwhichlimitstheultimatecurrentandensuresthestabilityoftheservosystem．TheouterloopisdesignedtoimprovethestaticanddynamicperformancesoftheBLDCMservosystem．Theoutputofspeedloopisgivenasthesetcurrentsignalofthecurrentloop．
Inthispaper，thespeedloopusesthealgorithmofADRCbasedonBPneuralnetwork（ADRC*inFig.1）．ThestructureofADRCbasedonBPneuralnetworkcontrolsystemisshowninFig．2．
3．1Active-DisturbanceRejectionControl
ADRCcontrollerconsistsofthreemainparts：
“TransitionProcessArranged”．
“NonlinearFeedback”and“Extended—StateObserver”
Fig．1SchematicofBLDCMspeedcontrolsystem
Fig．2SchematicofADRCbasedonBPneuralnetwork
1）TransitionProcessArranged．
whereisthecontrolobjective；isthetracksignalof；isatimeoptimalintegratedfunction，whosedetailedexpressionisdescribedasEq．
（1）．
2）Extended—StateObserver（ESO）
whereisthecontrolcycle.
3）OutputofNonlinearFeedback（NF）
wheretheparameterscanbefoundinRef.
3．2ParametersTurnedbyBPNeuralNetwork
Theparametersself-turningADRCcanbeestablishedusingtheBPneuralnetwork.Threeparameters，,inNFaremadeon—line．
Neuralnetwork，accordingtothesystemrunningstatus,adjuststhecontrollerparameterstoachieveacertainperformanceoptimization.Itglowstheoutputofneuralnetworkcorrespondstoauto-disturbancerejectioncontrollerinthethreeadjustableparameters，,Throughself-learningneuralnetworks，withtheweighedcoefficientofadjustment，itmakessomekindofneuralnetworkoutputcorrespondtotheparametersundertheoptimalcontrolrate．
Three·layerBPneuralnetwork’sstructureisdesignedinthispaper，asshowninFig．3．
Fig．3StructureofBPneuralnetwork
whererin（k）andyout（k）arespeedcommandandthespeedfeedback．
Theinputsoftheinputlayerare
whereMdependsonthenumbersoftheinputwhichissetto2inthispaper．Theyarethespeedcommandandthespeedfeedback．
Theinputsandtheoutputsare
wherewaretheweightedcoefficientsofthehiddenlayer．Uppernumbersaretheinput，output，andthehiddenlayer．Inthepaper，thenodeofthehiddenlayerissetto3．
Theactivationfun
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