基于DSP的PMSM交流伺服系统神经网络控制策略研究
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摘要
本文对永磁交流同步电机（PMSM）的数学模型进行了研究,参与设计了以TI公司生产的DSP—TMS320F240电机控制专用芯片为控制核心的全数字交流伺服系统。该系统以智能功率模块IPM为功率变换装置、以PMSM为控制对象，设计系统的硬件及软件，实现了双闭环全数字化控制，具有良好的动、静态性能。
为了进一步改善PMSM交流伺服系统的控制性能，使控制系统能够实时跟踪控制对象参数的变化相应地调整控制器参数,以提高控制系统的快速性、鲁棒性和自适应能力，本文采用了神经网络控制策略，把神经网络和传统PID调节器结合起来形成单神经元自适应PID智能控制器；将无需辨识的自适应控制算法中的在线递推并修正增益的方法引入到单神经元自适应PID控制器中，从而构成了增益自调整单神经元自适应控制器。该控制器结构和算法简单,无需辨识过程参数，控制效果不受辨识模型准确度的影响，只要在线检测过程中的期望值与实际输出，从而形成自适应的控制规律。控制算法运算速度快，易于在线解析实现。
本文在MATLAB仿真软件的运行环境下，建立了单神经元控制器的仿真模型，建立了永磁同步电机及其基于电机矢量控制的双闭环交流伺服系统的仿真模型，完成了单神经元控制器作为速度环控制的仿真实验。仿真结果表明此控制方案具有良好的实时性、快速性、鲁棒性及自适应性，其控制效果较常规PI控制器更佳。
In this paper, the mathematic model of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) is studied. A control system, which includes TI’s DSP—TMS320F240 as central control unit, intelligent power module (IPM) as the power switch unit, and PMSM as actuator is designed. Based on it, the control structure that single neuro is used as the outer loop of the speed and the vector control is used as the inner loop of the current is present in this paper and the results verify the scheme above is valid and its dynamic and stationary performance is very good.
To enhance the static and dynamic performances, single-neuron adaptive PID control system is introduced in this paper. A single-neuron adaptive PID intelligent controller is obtained by combing neural network with traditional PID regulator. The gain self-amending single-neuron adaptive controller is formed by introducing the approach of recurrence and amendment of gain on-line into the design of single-neuron adaptive PID controller. By detecting the expected value and actual value online, the adaptive control algorithm can be developed，which are not affected by the accuracy of the identified model. This adaptive control algorithm needs not to identify the parameters of the system and the controller has simpler structure and control algorithms and can be realized online easily.
The AC servo system based on vector control is designed using Matlab tools. The single neuro speed controller and PMSM model are presented in this paper, and the simulation result shows that its performance is much better than that of PI controller, and the system is much more robust.
为了进一步改善PMSM交流伺服系统的控制性能，使控制系统能够实时跟踪控制对象参数的变化相应地调整控制器参数,以提高控制系统的快速性、鲁棒性和自适应能力，本文采用了神经网络控制策略，把神经网络和传统PID调节器结合起来形成单神经元自适应PID智能控制器；将无需辨识的自适应控制算法中的在线递推并修正增益的方法引入到单神经元自适应PID控制器中，从而构成了增益自调整单神经元自适应控制器。该控制器结构和算法简单,无需辨识过程参数，控制效果不受辨识模型准确度的影响，只要在线检测过程中的期望值与实际输出，从而形成自适应的控制规律。控制算法运算速度快，易于在线解析实现。
本文在MATLAB仿真软件的运行环境下，建立了单神经元控制器的仿真模型，建立了永磁同步电机及其基于电机矢量控制的双闭环交流伺服系统的仿真模型，完成了单神经元控制器作为速度环控制的仿真实验。仿真结果表明此控制方案具有良好的实时性、快速性、鲁棒性及自适应性，其控制效果较常规PI控制器更佳。
In this paper, the mathematic model of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) is studied. A control system, which includes TI’s DSP—TMS320F240 as central control unit, intelligent power module (IPM) as the power switch unit, and PMSM as actuator is designed. Based on it, the control structure that single neuro is used as the outer loop of the speed and the vector control is used as the inner loop of the current is present in this paper and the results verify the scheme above is valid and its dynamic and stationary performance is very good.
To enhance the static and dynamic performances, single-neuron adaptive PID control system is introduced in this paper. A single-neuron adaptive PID intelligent controller is obtained by combing neural network with traditional PID regulator. The gain self-amending single-neuron adaptive controller is formed by introducing the approach of recurrence and amendment of gain on-line into the design of single-neuron adaptive PID controller. By detecting the expected value and actual value online, the adaptive control algorithm can be developed，which are not affected by the accuracy of the identified model. This adaptive control algorithm needs not to identify the parameters of the system and the controller has simpler structure and control algorithms and can be realized online easily.
The AC servo system based on vector control is designed using Matlab tools. The single neuro speed controller and PMSM model are presented in this paper, and the simulation result shows that its performance is much better than that of PI controller, and the system is much more robust.
引文
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[6] 郭庆鼎、王元成，交流伺服系统，机械工业出版社，1994
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[8] 陈伯时、冯晓刚、王哓东,“电气传动系统的智能控制”,电气传动,1997年,27(1): 3-8
[9] 李叶松、程善美等,“交流永磁同步电机伺服系统模糊自调整技术的研究”,电气传动,1997 , 2：10-12
[10] 薛迎成，新型永磁同步电动机滑模控制器，中小型电机，2000，27（3）：31-32
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[12] 袁曾任，人工神经网络及其应用，清华大学出版社，1999
[13] 王旭、王宏，人工神经网络原理及应用，东北大学出版社，2000
[14] 何玉彬、李新忠，神经网络控制技术及其应用，科学出版社，1999
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