永磁同步电机神经网络逆解耦控制技术探究

"永磁同步电机神经网络逆解耦控制研究 (2012年)——赵君，刘卫国，骆光照，张文婿" 本文主要探讨的是永磁同步电机(PMSM)的高性能控制策略，特别是针对其非线性、多变量以及强耦合特性，提出了一种结合神经网络与逆系统解耦方法的控制方案。在永磁同步电机的控制领域，解耦控制是提高系统性能和鲁棒性的关键技术。 首先，作者分析了永磁同步电机的数学模型，这是理解电机运行特性和设计控制策略的基础。数学模型通常包括一组非线性微分方程，描述电机的电磁动力学行为。然后，他们推导出电机的解析逆模型，这是实现解耦控制的关键步骤，因为它允许将复杂的非线性系统转化为相对简单的子系统。 通过系统可逆性证明，永磁同步电机被等效为两个伪线性子系统，一个是与一阶线性磁链相关的子系统，另一个是与二阶线性转速相关的子系统。这种等效转化减少了系统的耦合程度，使得控制设计更为简洁。 接着，作者利用神经网络构建逆系统，神经网络的自学习能力和适应性使其成为处理非线性问题的理想工具。神经网络逆系统的设计使得永磁同步电机的动态解耦成为可能，将转速控制和定子磁链控制分开，分别用两个PID控制器进行闭环控制。PID控制器因其简单且易于实现，广泛应用于工业控制系统中，能有效稳定系统并提供良好的响应性能。 实验部分，研究人员采用了dSPACE半物理仿真系统来获取神经网络的训练数据，并进行解耦控制实验。dSPACE系统是一种常用的研发平台，可用于实时仿真和硬件在环测试，对于验证控制算法的性能非常有用。实验结果证明，采用神经网络逆系统方法的解耦控制策略能够有效地实现对永磁同步电机的高性能控制，并展现出良好的抗负载扰动能力。 总结起来，这篇论文提出的神经网络逆解耦控制策略为永磁同步电机的控制提供了新的思路，不仅能够简化控制设计，还提高了系统的动态性能和鲁棒性，对于实际应用具有重要意义。这一方法对于后续的电机控制研究和技术发展具有参考价值。