本发明专利技术公开一种无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器构造方法，先将两个Park逆变换，两个Clark逆变换，两个电流跟踪型逆变器分别依次串接后连接于无轴承同步磁阻电机之前作为一个整体组成复合被控对象；再将构造的神经网络广义逆串接于复合被控对象之前组成广义伪线性系统，然后将两个位置控制器、一个速度控制器共同组成线性闭环控制器；最后将线性闭环控制器、神经网络广义逆、两个Park逆变换、两个Clark逆变换、两个电流跟踪型逆变器分别依次串接后共同构成；通过闭环控制和调整PID参数实现电磁转矩和径向悬浮力之间以及径向悬浮力自身在两垂直方向上的分量之间的独立解耦控制，显著提高了无轴承同步磁阻电机的控制性能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器，用于无轴承同步磁 阻电机的高性能控制，属于电力传动控制设备的
技术介绍
无轴承同步磁阻电机满足了现代工业对高转速、无润滑、无摩擦、免维修的高性能 驱动电机的要求，它是一种既具有磁轴承优良性能，又兼备同步磁阻电机特点的新型电机， 在机床电主轴、涡轮分子泵、离心机、压缩机、机电贮能、航空航天等特殊电气传动领域具有 广泛的应用前景。无轴承同步磁阻电机是一个非线性、强耦合的多输入多输出系统，若要实 现电机转子稳定悬浮和运行，必须实现电磁转矩和径向悬浮力之间以及径向悬浮力自身在 两垂直方向上的分量之间的动态解耦控制。无轴承同步磁阻电机控制的特殊性决定其无法像无轴承异步电机和无轴承永磁 同步电机那样，基于磁场定向控制进行相关公式变换即可实现各个变量间的完全解耦。在 电机常用的解耦控制方法中，微分几何控制方法和逆系统方法也可用于无轴承同步磁阻电 机的控制，但其线性化解耦的实现要求获得被控对象的精确数学模型。无轴承同步磁阻电 机作为一个非线性、强耦合的多输入多输出系统，其转子参数随工况的变化十分显著，再加 上转子偏心时悬浮力的变化，负载扰动的存在以及磁饱和等未建模动态的影响，使微分几 何控制方法和逆系统方法很难在实际中真正应用。神经网络逆控制方法可以弥补上述控制 方法的不足，其被控系统线性化解耦的实现不依赖于精确的数学模型，并且不会因为系统 参数的不稳定而带来控制误差。而神经网络广义逆控制方法除具备神经网络逆控制方法的 各种优点外，还能通过配置伪线性复合系统的极点使其子系统具有开环稳定的线性传递关 系，可以将神经网络广义逆作为一个非线性开环控制器直接使用，但是简单的将神经网络 广义逆作为控制器使用，实施开环控制，其控制效果不佳。专利申请号200710190554. 2，名称为神经网络广义逆无轴承永磁同步电机解耦 控制器构造方法，是针对无轴承永磁同步电机设计神经网络广义逆解耦控制器，其电机转 子的机械结构和运行机理、数学模型、性能要求与无轴承同步磁阻电机不同，无轴承同步磁 阻电机利用了凸极转子直轴和交轴电感不等产生磁阻转矩，进而拖动负载。另外，其解耦控 制方法是将神经网络广义逆作为一个非线性开环控制器直接使用，控制效果不佳。
技术实现思路
本专利技术的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种无轴承同步磁阻电机神经 网络广义逆解耦控制器构造方法，既可实现无轴承同步磁阻电机电磁转矩和径向悬浮力之 间以及径向悬浮力自身在两垂直方向上的分量之间的解耦控制，又可获得良好的各项控制 性能指标；在采用神经网络广义逆将被控系统线性化解耦后再设计线性闭环控制器，从而 增强系统的鲁棒性。本专利技术的技术方案是采用如下步骤1)将第一、第二 Park逆变换，第一、第二 Clark逆变换，第一、第二电流跟踪型逆变器分别依次串接后连接于无轴承同 步磁阻电机之前作为一个整体组成复合被控对象；2)建立无轴承同步磁阻电机的 数学模型，经过坐标变换和线性放大得到复合被控对象的数学模型，在复合被控对 象的数学模型的基础上采用静态神经网络加5个线性环节来构造神经网络广义逆; 3)将神经网络广义逆串接于复合被控对象之前组成广义伪线性系统，复合被控对象 以电机转子的位置x、_F和转速ω为输出，以神经网络广义逆输出的四个电流信号<、G、U、<作为复合被控对象的输入控制量；广义伪线性系统包括两个位置子系统和一个速度子系统这三个单输入单输出子系统；4)对神经网络广义逆进行训练，通过训练确定 静态神经网络的各个权系数，使神经网络广义逆逼近复合被控对象的广义逆系统；5)分别 对线性化解耦后的广义伪线性系统中两个位置子系统、一个速度子系统设计对应的两个位 置控制器、一个速度控制器，将这三个控制器共同组成线性闭环控制器；6)将线性闭环控制 器、神经网络广义逆、第一、第二 Park逆变换、第一、第二 Clark逆变换、第一、第二电流跟踪 型逆变器分别依次串接后共同构成无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器。本专利技术的有益效果是1、无轴承同步磁阻电机与单纯使用磁轴承支承的同步磁阻电机相比具有更加合理，更 加实用的结构一是无轴承同步磁阻电机机械结构紧凑，转子轴向长度减小，电机转速、功 率可以进一步得到提高，并可以实现高速超高速运行；二是径向悬浮力控制系统中功率放 大电路采用三相功率逆变电路，使得无轴承同步磁阻电机的控制方法简单，结构紧凑，功 耗低，成本下降。摆脱了传统磁轴承支承的同步磁阻电机结构复杂，临界转速低，控制系统 复杂，功率放大器造价高，体积大等缺陷。2、本专利技术通过闭环控制和调整PID参数实现高精密控制，最终使系统获得满意的 各项性能，如转子径向位置动、静态调节特性及转矩、速度调节性能，使得无轴承同步磁阻 电机具有很高的应用价值，在高速或超高速数控机床、密封泵、半导体工业、航空航天、化工 工业、生命科学及生物工程等众多特殊电气传动领域中得到广泛应用。3、采用静态神经网络加线性环节的方法来实现复合被控对象的广义逆系统，进而 构造神经网广义逆解耦控制器来实现对无轴承同步磁阻电机的控制，完全摆脱了传统的微 分几何控制方法和逆系统方法对精确数学模型的依赖性，不存在由于系统参数不稳定而带 来的系统控制误差，很好地实现了无轴承同步磁阻电机位置系统、转子的转速的独立控制， 显著地提高了无轴承同步磁阻电机的控制性能。4.本专利技术采用一个静态神经网络和5个线性环节来构成神经网络广义逆，并用神 经网络广义逆逼近广义逆系统，将无轴承同步磁阻电机这一个非线性、强耦合的多输入多 输出系统线性化和解耦为两个二阶线性位置子系统和一个一阶线性速度子系统，通过合理 地调节广义逆系统的参数使解耦后的位置子系统及速度子系统的极点在复平面内合理配 置，从而得到开环稳定的子系统，并且分别对两个位置子系统和一个速度子系统设计两个 位置控制器和一个速度控制器，实现了电磁转矩和径向悬浮力之间以及径向悬浮力自身在 两垂直方向上的分量之间的解耦控制，从而实现非线性系统的开环线性化控制。5、由于神经网络具有函数逼近能力以及适应系统参数变化的能力，因而本专利技术可 以不需要知道被控系统的精确数学模型，也无须测量被控系统内部状态便可合理配置伪线 性复合系统的极点，实现系统的大范围线性化、解耦和降阶，大大提高了系统对参数变化和5负载扰动的鲁棒性，为其它无轴承电机控制系统，以及适合磁轴承支承的各种类型的电机 控制的非线性系统线性化和解耦控制提供了一条有效途径。附图说明图1是由两个Park逆变换21、31、两个Clark逆变换22、32，两个电流跟踪型逆变 器23、33及无轴承同步磁阻电机1组成的复合被控对象5 ；图2是由静态神经网络61和5个线性环节构成的神经网络广义逆6的结构示意图； 图3是神经网络广义逆61与复合被控对象5串联组成的广义伪线性系统8的示意图 及其等效图4是由线性闭环控制器4与伪线性复合系统8组成的闭环控制系统结构图； 图5是无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器原理框图； 图中1.无轴承同步磁阻电机；4.线性闭环控制器；5.复合被控对象；6.神经网络 广义逆；7.无轴承同步磁阻电机神经网络广义解耦逆控制器；8.广义伪线性系统；21、 3本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器构造方法，其特征是采用如下步骤：１）将第一、第二Ｐａｒｋ逆变换（２１、３１），第一、第二Ｃｌａｒｋ逆变换（２２、３２），第一、第二电流跟踪型逆变器（２３、３３）分别依次串接后连接于无轴承同步磁阻电机（１）之前作为一个整体组成复合被控对象（５）；２）建立无轴承同步磁阻电机（１）的数学模型，经过坐标变换和线性放大得到复合被控对象（５）的数学模型，在复合被控对象（５）的数学模型的基础上采用静态神经网络（６１）加５个线性环节来构造神经网络广义逆（６）；３）将神经网络广义逆（６）串接于复合被控对象（５）之前组成广义伪线性系统（８），复合被控对象（５）以电机转子的位置ｘ、ｙ和转速ω为输出，以神经网络广义逆（６）输出的四个电流信号ｉ↓［ｘ］↑［＊］、ｉ↓［ｙ］↑［＊］、ｉ↓［ｄ］↑［＊］、ｉ↓［ｑ］↑［＊］作为复合被控对象（５）的输入控制量；广义伪线性系统（８）包括两个位置子系统（８１、８２）和一个速度子系统（８３）这三个单输入单输出子系统；４）对神经网络广义逆（６）进行训练，通过训练确定静态神经网络（６１）的各个权系数，使神经网络广义逆（６）逼近复合被控对象（５）的广义逆系统；５）分别对线性化解耦后的广义伪线性系统（８）中两个位置子系统（８１、８２）、一个速度子系统（８３）设计对应的两个位置控制器（４１、４２）、一个速度控制器（４３），将这三个控制器共同组成线性闭环控制器（４）；６）将线性闭环控制器（４）、神经网络广义逆（６）、第一、第二Ｐａｒｋ逆变换（２１、３１）、第一、第二Ｃｌａｒｋ逆变换（２２、３２）、第一、第二电流跟踪型逆变器（２３、３３）分别依次串接后共同构成无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器（７）。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张婷婷，张维煜，朱睿智，朱熀秋，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：32
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