基于神经网络的双感应电机同步控制方法及控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法，包括：获取两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集；以输入层、隐含层、输出层构建RBF神经网络；将运行中两台感应电机的变频器输出的电流、变频器输出的频率，以及与变频器输出的电流、变频器输出的频率相对应的感应电机转差率共6个数据输入RBF神经网络的输入层；将经过输入层、隐含层、输出层处理得到的两个数据，分别作为两台感应电机的频率输入，对两台感应电机进行同步调整；该方法不仅在双电机感应电机控制中实现了同步调整，还对不同转差率情况下进行了补偿。

Synchronous control method and control system of double induction motor based on Neural Network

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的双感应电机同步控制方法及控制系统
本专利技术属于感应电机
，具体涉及一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法。
技术介绍
感应电机结构简单、制造容易、成本和价格低、坚固耐用、运行可靠并有适用于多种机械负载的工作特性。因此，异步电机在各行各业和人们的日常生活中应用最为广泛，为多种机械设备和家用电器提供动力。工业的发展使得双感应电机同步系统的应用越来越广泛。双感应电机同步系统中，两台电机的额定转差率相同而实时转差率不同，变频控制时会导致两台电机出现速度差，影响系统正常工作。例如卷纸机的两台电机因为转差率不同，两台电机产生速度差，经常出现纸张断裂的情况。为了解决这一个问题，通常的做法是增加测速元件，准确识别转速，再调节频率实现转速同步。这种方法增加了硬件成本，转速的获得也需要对测速元件的信号进行处理间接得到。另外，双电机同步的控制方法也常采用主从控制方法作为主要控制方法，一台电机作为转速被跟踪电机，另一台作为转速跟踪电机，但是这种方法在调速时并不能严格控制被跟踪电机不出现转速波动。本专利技术通过离线测试的方法在测功机上，得到频率、转速、电流的数据集并计算对应的转差率，以频率、转差率、电流作为径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络的输入，通过RBF神经网络得到两个电机需要调整的频率给定值。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法，以解决现有技术中因为实时转差率不同导致转速不同步、传统主从控制适应性差的问题。<br>本专利技术提供了一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法，具体方法包括如下步骤：步骤1：构建RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层；步骤2：预设两台感应电机的目标转速，将运行中两台感应电机的变频器输出的电流、变频器输出的频率以及与变频器输出的电流、变频器输出的频率相对应的感应电机转差率，共6个数据输入RBF神经网络的输入层；步骤3：将经过RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层处理得到的两个频率值，分别作为两台感应电机的频率输入，对两台感应电机进行同步调整。可选地，在所述步骤1之前还包括获取两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，具体方法如下：步骤11：获取需要测试的变频器输出频率范围；步骤12：变频器驱动感应电机，通过测功机获取感应电机的转速，记录感应电机的转速、变频器输出的频率、变频器输出的电流；步骤13：逐步增加测功机负载，记录感应电机的转速、变频器输出的频率、变频器输出的电流；步骤14：当测功机负载功率达到感应电机额定功率时，增加变频器输出频率；当变频器输出频率超出所述步骤11中获取的变频器输出频率范围时，根据记录的感应电机的转速、变频器输出的频率计算转差率，并得到感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，所述转差率计算公式为：其中，“s”为感应电机的转差率；“n”为测功机测得的感应电机转速；“f”为变频器输出的频率；“p”为感应电机的极对数；当变频器输出频率未超出所述步骤11中获取的变频器输出频率范围时，执行步骤12。可选地，所述步骤11中获取需要测试的变频器输出频率范围的具体方法为：根据目标转速的大小获取变频器输出的频率，并根据电机的精度缩小变频器输出的频率测试范围，以缩小感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集；变频器输出的频率fc的测试范围如下：其中，“f0”为测试范围的宽度；“s0”为感应电机的额定转差率；“n0”为目标转速。可选地，所述步骤1中以输入层、隐含层、输出层构建RBF神经网络，其中输入层节点为6个，隐含层节点为7～8个，输出层节点为2个。可选地，所述步骤1中RBF神经网络中隐含层选择高斯函数来构建，具体公式为：其中：i＝1，2，…，7或i＝1，2，…，8；为隐含层第i个节点的处理函数；“X”为隐含层的输入矩阵；“ci”为隐含层第i个节点的中心；“σi”为隐含层第i个节点的宽度。可选地，所述步骤1中RBF神经网络中输出层U(X)的计算公式为：其中：N＝7或N＝8；“wi”为隐含层第i个节点和输出层的权重关系。本专利技术提供了一种基于神经网络的双感应电机同步控制系统，包括：数据集单元、RBF神经网络单元、变频器单元；所述数据集单元和所述RBF神经网络单元以及变频器单元相连，用于根据所述变频器单元的变频器输出的频率、变频器输出的电流找到对应的感应电机的转差率，并将感应电机的转差率输出到所述RBF神经网络单元；所述RBF神经网络单元和所述变频器单元相连，用于根据变频器输出的频率、变频器输出的电流和感应电机的转差率计算得到结果，再用来调整变频器单元的输出频率；所述变频器单元和感应电机相连，用于驱动感应电机转动。可选地，所述数据集单元包含数据集1和数据集2，所述变频器单元包含变频器1和变频器2；数据集1和变频器1对应一台感应电机，数据集2和变频器2对应另一台感应电机。本专利技术至少包括以下有益效果：1、本专利技术通过离线测试的方法，建立两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，能够将同类型感应电机的在转差率上的差异分辨出来，并通过以数据集的形式记录。2、本专利技术在建立两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集时，提出根据目标转速确定获取需要测试的变频器输出频率范围，能够减少测试难度和数据集大小。3、本专利技术通过RBF神经网络，将两台感应电机的变频器输出的电流、变频器输出的频率，以及与变频器输出的电流、变频器输出的频率相对应的感应电机转差率共6个数据作为输入，能够及时反馈两台感应电机的工作状态，并输出调整值实现了两台感应电机的同步调整。4、本专利技术构建RBF神经网络的隐含层时，采用隐含层节点为7～8个，使得RBF神经网络的计算量最小化，保证能在实际系统中得以应用。附图说明通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：图1为本专利技术具体实施的一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法的流程图；图2为本专利技术具体实施的RBF神经网络的结构图；图3为本专利技术具体实施的一种基于神经网络的双感应电机同步控制系统的结构图；图4为本专利技术具体实施中测试时两台感应电机的转速差图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。如图1所示，本专利技术提供了一种基于神经网络的双感应电机同步控制方法，具体方法包括如下步骤：步骤S1：获取两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，具体步骤如下：步骤A1：获取需要测试的变频器输出频率范围；步骤A2：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于神经网络的双感应电机同步控制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：构建RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层；/n步骤2：预设两台感应电机的目标转速，将运行中两台感应电机的变频器输出的电流、变频器输出的频率以及与变频器输出的电流、变频器输出的频率相对应的感应电机转差率，共6个数据输入RBF神经网络的输入层；/n步骤3：将经过RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层处理得到的两个频率值，分别作为两台感应电机的频率输入，对两台感应电机进行同步调整。/n

【技术特征摘要】
1.基于神经网络的双感应电机同步控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：构建RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层；
步骤2：预设两台感应电机的目标转速，将运行中两台感应电机的变频器输出的电流、变频器输出的频率以及与变频器输出的电流、变频器输出的频率相对应的感应电机转差率，共6个数据输入RBF神经网络的输入层；
步骤3：将经过RBF神经网络的输入层、隐含层、输出层处理得到的两个频率值，分别作为两台感应电机的频率输入，对两台感应电机进行同步调整。


2.如权利要求1所述的基于神经网络的双感应电机同步控制方法，其特征在于，在所述步骤1之前还包括获取两台感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，具体方法如下：
步骤11：获取需要测试的变频器输出频率范围；
步骤12：变频器驱动感应电机，通过测功机获取感应电机的转速，记录感应电机的转速、变频器输出的频率、变频器输出的电流；
步骤13：逐步增加测功机负载，记录感应电机的转速、变频器输出的频率、变频器输出的电流；
步骤14：当测功机负载功率达到感应电机额定功率时，增加变频器输出频率；当变频器输出频率超出所述步骤11中获取的变频器输出频率范围时，根据记录的感应电机的转速、变频器输出的频率计算转差率，并得到感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的数据集，所述转差率计算公式为：



其中，“s”为感应电机的转差率；“n”为测功机测得的感应电机转速；“f”为变频器输出的频率；“p”为感应电机的极对数；
当变频器输出频率未超出所述步骤11中获取的变频器输出频率范围时，执行步骤12。


3.如权利要求2所述的基于神经网络的双感应电机同步控制方法，其特征在于，所述步骤11中获取需要测试的变频器输出频率范围的具体方法为：根据目标转速的大小获取变频器输出的频率，并根据电机的精度缩小变频器输出的频率测试范围，以缩小感应电机的转差率与变频器输出的频率、变频器输出的电流对应关系的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩陈，魏海峰，张懿，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32