感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的模糊控制研究
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滑模變結(jié)構(gòu)控制對(duì)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型精確性要求不高，對(duì)系統(tǒng)的不確定參數(shù)、參數(shù)變化、數(shù)學(xué)描述的不確定性及外界環(huán)境的擾動(dòng)具有完全的自適應(yīng)性。而模糊控制不需要數(shù)學(xué)模型，根據(jù)專家或經(jīng)驗(yàn)知識(shí)設(shè)計(jì)控制規(guī)則，也存在一些缺陷，文獻(xiàn)結(jié)合滑動(dòng)模態(tài)控制和模糊控制的特點(diǎn)，推導(dǎo)出異步電動(dòng)機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制模糊滑動(dòng)模態(tài)控制算法，實(shí)驗(yàn)仿真表明，這種控制方案不僅使系統(tǒng)具有滑模控制的響應(yīng)快，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感和魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，而且還具有模糊控制不需要精確系統(tǒng)模型的方便性和穩(wěn)定性等優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)滑模控制的抖動(dòng)問(wèn)題，文獻(xiàn)提出一種方案，在傳統(tǒng)無(wú)速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中，利用滑膜結(jié)構(gòu)理論進(jìn)行速度控制的基礎(chǔ)上，在滑膜控制器輸出后添加模糊積分器，在保持良好魯棒性條件下，有效地消除了滑膜控制器的抖動(dòng)問(wèn)題。
3．4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用科學(xué)技術(shù)手段模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)，有并行處理、分布式儲(chǔ)存信息和糾錯(cuò)能力、自學(xué)習(xí)和自組織能力，用在線或離線方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合基于規(guī)則的知識(shí)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)不能很好利用已有知識(shí)，從而訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或容易陷入局部最優(yōu)。模糊控制的優(yōu)點(diǎn)在于邏輯推理能力強(qiáng)，容易進(jìn)行高階信息處理。模糊技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合，能發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)、彌補(bǔ)其不足。模糊技術(shù)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，拓寬網(wǎng)絡(luò)信息的處理能力，處理神經(jīng)信息、模糊信息或其他小精確信息。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和自動(dòng)識(shí)別模式特性來(lái)進(jìn)行模糊信息處理，解決模糊規(guī)則的自動(dòng)提取及隸屬函數(shù)的自動(dòng)生成問(wèn)題。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與模糊控制有效地結(jié)合起來(lái)所構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器，不需要被控對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，而且可根據(jù)控制中的結(jié)果進(jìn)行自學(xué)習(xí)，不斷提高自身的適應(yīng)性，能很好地滿足系統(tǒng)的要求。文獻(xiàn)則用FNNS(模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在線辨識(shí)異步電機(jī)的定子電阻，把電機(jī)運(yùn)行時(shí)間、頻率和電流作為輸入變量，得到輸出變量，定子電阻值，其中利用模糊規(guī)則的增減優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)，節(jié)約處理時(shí)間，并按規(guī)則數(shù)確定學(xué)習(xí)率(具有可變性)，保證了系統(tǒng)的高效性，穩(wěn)定性及收斂性。文獻(xiàn)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行速度控制，采用基本樣條函數(shù)構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使該控制系統(tǒng)具有響應(yīng)快、超調(diào)小、魯棒性較強(qiáng)、脈動(dòng)幅度小、抗干擾能力好等特點(diǎn)。通過(guò)試驗(yàn)比較其動(dòng)、靜態(tài)特性均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)控制。
3．5 遺傳算法模糊控制
模糊控制規(guī)則易受人的因素的影響而歸納得不完善，并且不能學(xué)習(xí)，影響了模糊控制的效果。遺傳算法是模擬自然進(jìn)化中優(yōu)勝劣汰、適者生存的原理來(lái)進(jìn)行自學(xué)習(xí)和尋優(yōu)的。它用簡(jiǎn)單的編碼技術(shù)和繁殖機(jī)制來(lái)表現(xiàn)復(fù)雜的現(xiàn)象，從而解決非常困難的尋優(yōu)問(wèn)題。
遺傳算法(GA)應(yīng)用于模糊控制器設(shè)計(jì)，GA可自動(dòng)確定模糊控制器的參數(shù)，自動(dòng)獲取控制規(guī)則。有人采用遺傳算法，考察了不同模糊算子和模糊決策方法對(duì)動(dòng)靜態(tài)性能的影響。提出采用CA學(xué)習(xí)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中轉(zhuǎn)矩誤差隸屬度函數(shù)分布，通過(guò)幾次迭代學(xué)習(xí)，GA就找到一組滿意的模糊隸屬度函數(shù)分布。仿真表明，通過(guò)GA的優(yōu)化，系統(tǒng)具有更快的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度、轉(zhuǎn)矩和諧波電流小等優(yōu)點(diǎn)。遺傳算法作為一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法，用來(lái)優(yōu)化模糊神經(jīng)控制器的權(quán)值和隸屬函數(shù)取得了一定的成果。文獻(xiàn)根據(jù)遺傳算法和模糊控制理論，研究和設(shè)計(jì)一種基于遺傳算法的自尋優(yōu)模糊控制器。文獻(xiàn)用模糊控制器來(lái)模擬傳統(tǒng)異步電動(dòng)機(jī)DTC系統(tǒng)的狀態(tài)選擇器，采用遺傳算法和參數(shù)調(diào)整算法對(duì)模糊控制器的量化因子和比例因子分別進(jìn)行離線粗調(diào)和在線優(yōu)化細(xì)調(diào)，解決了常規(guī)模糊控制器在電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制過(guò)程中特別是起動(dòng)過(guò)程因參數(shù)不變帶來(lái)的超調(diào)量大、響應(yīng)慢、不穩(wěn)定性等問(wèn)題．本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/163682.htm
4 結(jié)語(yǔ)
介紹和分析比較感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制的模糊控制。不難發(fā)現(xiàn)，模糊理論在直接轉(zhuǎn)矩控制中主要應(yīng)用在參數(shù)辨識(shí)和系統(tǒng)控制，前者包括定子電阻、定子磁鏈和轉(zhuǎn)速辨識(shí)；后者主要有開(kāi)關(guān)表選取、速度調(diào)節(jié)等。直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)引入模糊理論，特別是將模糊理論和其他智能控制結(jié)合，使其性能得到改善，但相應(yīng)增加了系統(tǒng)復(fù)雜性，特別是變結(jié)構(gòu)模糊控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法復(fù)雜，計(jì)算成本高。因此如何保持直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，而又能改善性能將是模糊直接轉(zhuǎn)矩控制重點(diǎn)研究的問(wèn)題之一。
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