（机械电子工程专业论文）无刷直流电机bp神经网络控制的研究.pdf

摘要无刷直流电机利用电子换相代替机械换相，克服了传统直流电机由于电刷摩擦而产生的一系列问题，并且具有调速性能好、体积小、效率高等优点，因而广泛用于国民经济产生的各个领域及人们的日常生活中。在无刷直流电机的控制策略方面，人工神经网络有较大的应用潜力。本文在阐述了神经网络的发展、现状、基本原理及其在自动控制中的应用的基础上，主要研究b p 神经网络在p i d 控制中的应用。将b p 神经网络运用于p i d 控制中，能够有效克服经典p i d 控制器在被控对象具有非线性、时变不确定性和难以建立精确的数学模型时出现的参数整定不良和性能欠缺等缺陷。本文设计了一种自适应p i d 控制器，采用改进共轭梯度算法对p i d 控制器参数进行在线整定。利用此控制器对无刷直流电机进行控制，仿真结果表明：应用神经网络对常规p i d 控制器进行改造后提高了系统的鲁棒性和动态性能。关键词：无刷直流电机b p 神经网络p i d 控制器a b s t r a c tn eb m s l l l e s sd cm o t o r sw h i c ha d o p te l e c 们i l i cp h 舔ec h 锄g ei n s t e a do fm e c n 锄c a jo n e ，o v e r c o m eav 翟u r i e 哆o ft l l e 仃 玎i t i o n a ld cm o t o 瑙，w m c ha r cc a l i s e db vt t l eb r u s h 衔c t i o n f u n l l e 肌o r e ，晰t 1 1m a n ya d v a n t a g e ss u c ha sg o o ds p e e dr e g u l a t i o n ，m e rv o l 啪e 柚dl l i 曲e 伍c i e n c y ，b r u s h l e s sd cm o t o r sf i n dt l l e i r 、i d e 印p l i c a t i o ni l le v e 巧l i n eo fw o r ki i l1 1 a t i o n a ji n d u s t 巧a n dd a i l yl i f e i i lt h ec o n 仃o ls t r a t e g yo ft h eb 1 1 j s m e s sd cm o t o r s ，m ea n i f i c i a jn e u r a ln e t w o r k州) h 嬲g r e a tp o t e m i a li na p p l i c 撕o n a 矗e ri 1 1 打0 d u c i n gt 1 1 ed e v e l o p m e n t ，s t a t u sq u o ，b 2 l s l ct i l e o 巧o f 。n e u r a ln e “v o r ka l l di t s 印p l i c a t i o nt oa u t o m a t i cc o m r 0 1 n l i st l l e s i sm a i l l l yb pn e u r a ln e 铆o r ka i l di t s 印p l i c a t i o nt 0p i dc o n t r 0 1 a p p l y i n gt 王l eb pn e u r a jn 弧r ki i lp i dc o n t r o lc a ne 舒c i e n t l yo v e r c o m et l l e1 i m i t a t i o n so f b a d n e s so fp 删n e t e ra 由u s l i n ga 1 1 dp 0 0 rp e f f o 姗a 1 1 c ew h e nt l l ep l a n th a sn o n l l n e 撕饥t i m e 。v a 巧i n ga i l dd i 伍c u l t yi l ls e t t i n gu pt h ea c c u r a t em o d e l t h i sp a p e rd e s l g n sa i la d a p t i v ep i dc o n 怕1 l e ra i l du s e st l l ei m p r o v e dc o 坷u g a t e 伊a d i e n tt oi m p r o v em ep i dc o n t r o i l e rp a r 锄e t e 塔0 n - i i n e f i n a l l y ，c a r r i e do ns i 瑚【u l a t i o nt ob l d c s l m u l a t l o nr e s u l tl n d i c a t e ，u s en e u r a ln e t w o r kg o0 na r e ri m p r o v i n gn l es y s t e r nr o b u s m e s sa i l dd y n 锄i cp e d - 0 m l a n c e k e y w o r d ：b 珈s h i e s sd cm o t o rb pn e u r a ln e t 、】r o r kp i dc o n t m l i e r西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：堇至日期2 ：2 ：主：丛西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本人名：童垂导师签名：日期三：l 型鱼日期之! ：兰：堑第一章绪论1 1 1 无刷直流电机的产生第一章绪论1 1 引言一个多世纪以来，电动机作为机电能量转换装置，其应用范围己遍及国民经济的各个领域以及人们的日常生活之中。传统直流电机采用机械机构( 电刷) 进行换向，因而存在机械摩擦，并由此带来电磁噪声、换向火花、以及寿命短等缺点，再加上制造成本高、维修困难，从而极大的限制了它的发展和应用范围。针对上述传统有刷直流电动机的弊病，早在2 0 世纪3 0 年代，就有人开始研制以电子换向代替电刷机械换向的无刷直流电动机，并取得了一定成果。但由于当时大功率电子器件仅处于初级发展阶段，没能找到理想的电子换向元器件。使得这种电动机只能停留在实验室研究阶段，而无法推广使用。1 9 5 5 年，美国d 哈利森等人首次申请了应用晶体管换向代替电动机机械换向的专利口1 ，这就是现代无刷直流电动机的雏形。但由于该电动机尚无起动转矩而不能产品化。尔后又经过人们多年努力，借助于霍尔元件来实现换向的无刷直流电动机终于在1 9 6 2 年问世。1 1 2 无刷直流电机的发展无刷直流电机是用电子换向代替传统的机械换向的一种新型机电一体化电机。它由一台永磁同步电动机的本体，一套电子换向开关电路( 又称逆变器) ，和一套转子位置传感器所组成。其机械特性与普通直流电动机相类似，在性能上即保持了普通直流电动机的优点，又克服了其缺点。无刷直流电机通常采用永磁体转子，没有励磁损耗。发热的电枢绕组又通常装在外面的定子上，热阻小、散热容易。因此，无刷直流电动机具有没有换向火花、电磁噪声小，并且体积小、重量轻、维护方便以及高效节能等一系列优点瞄1 。新型永磁材料的运用，使无刷直流电机具有高剩磁密度，高矫顽力以及高磁能积等优异磁性能，使其有了较大发展。刷电机的前进步伐。直到八十年代初期，但因永磁材料价格昂贵，限制了永磁无价格较低的钐钴合金和钕铁硼合金为代表的永磁材料研制成功，开创了稀土永磁电机的新纪元，并为其在工业中的应用开辟了广阔前景，现己在医疗器械、仪器仪表、化工、纺织及家用电器等领域日2无刷直流电机b p 神经网络控制的研究益普及。进入九十年代以来，随着电力电子工业的飞速发展，许多高性能半导体功率器件，如g t m o s f e t ，i g b t m c t 等相继问世，以及微处理器、大规模集成电路技术的发展，逆变装置也发生了根本性的变化。这些开关器件本身向着高频化、大容量、智能化方向发展，并出现集半导体开关、信号处理、自我保护等功能为一体的智能功率模块和大功率集成电路，使无刷直流电动机的关键部件之一的逆变器的成本降低，且向高频化、小型化发展。同时，永磁材料的性能不断提高和完善，特别是钕铁硼永磁材料的热稳定性和耐腐蚀性的改善，加上永磁电机研究和开发经验的逐步成熟，稀土永磁无刷直流电机的应用和开发进入一个新的阶段，目前正朝着超高速、高转矩，高功能化、微型化方向发展。我国直流无刷电动机的研制工作1 开始于7 0 年代初期，主要是为我国自行研制的军事装置和宇航技术发展而配套。由于数量少，由某些科研单位试制制作就能满足要求。经过2 0 多年的发展，虽然在新产品开发方面缩短了与国际先进水平的差距，但由于直流无刷电动机是集电机、微电子、电力电子、控制、计算机等技术于一身的高科技产品，受到我国基础工业落后的制约，因此无论产量、质量、品种及应用与国际先进水平都有着较大的差距。目前国内的研制单位虽不少，但形成一定批量的单位却屈指可数，而且其中绝大部分属于低档的无刷风机，且产品毫无市场竞争能力。直流无刷电机的应用前景十分广阔，我国的科研单位正致力于吸收国外先进的技术，开发出具有市场竞争能力的产品。1 1 3 无刷直流电机的应用无刷直流电机以其自身的突出优点正在不断扩大其应用领域，并且逐步在取代其它类型的电动机，在不远的将来占据主导地位已是一个不可逆转的趋势。其应用范围不断扩大，主要表现在以下几个方面h 1 ：( 1 ) 在航天和现代军事装备中。在航天航空领域和军事装备的现代化中，无刷直流电动机的应用越来越多。例如：火炮和雷达的自动定位、舰船方向舵的自动操纵、飞机的自动驾驶、飞船舱内各种泵驱动电动机。( 2 ) 在信息处理装置中。在信息产品和半导体制造设备，电子装置中，包括信息输入、存储、处理、输出、传递等环节中，无刷直流电机得到了广泛的应用。例如：微型计算机中的软盘驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、打印机、传真机、复印机、办公用粉碎机等。( 3 ) 在视听设备中。音响、视像设备已经成为电子产品和国民经济的一个新的增长点，直流无刷电动机在录音机、录像机、摄像机、照相机、v c d 、d v d 等方面都有广泛的市场，正在取代有刷的直流电动机。第一章绪论3( 4 ) 在家用电器方面。作为新型的家电一体化产品，无刷直流电动机的技术与经济性能优势，已得到家电行业的认可，在成本不很高的条件下，可在较大的范围内调速，并获得较高的运行效率和较低的噪声，满足了家电行业的需要。目前，家用电器正从交流感应电机调速的“交流变频 转变为无刷直流电动机的“直流变频”调速，起到良好的节能、节材、降噪效果。( 5 ) 在汽车系统中。随着电子技术广泛应用于汽车中，汽车已突破传统的交通工具这个概念，发展成为集交通、娱乐与生活、办公和通信等多种功能于一身的高级机电一体化产品。在汽车中小型的无刷直流电机应用广泛，包括：汽车起动机、电喷射控制、电子悬架控制、电动助力转向装置、稳定性控制、巡行控制、防抱死控制、驱动动力控制、中央闭锁控制、电动后视镜、自动升降天线、龟动天窗、自动前灯、椅座调整器、玻璃升降器、刮水器、空调器、车速里程表、吸尘器等等，最主要的是作为电机驱动。为了节约资源，各国都很重视电动汽车的研发与应用，而采用高出力、高效率、高可靠的无刷直流电机都将是最好的方案。此外，在摩托车、电动自行车等交通工具中无刷直流电机同样得到了应用。( 6 ) 工业自动化方面。在自动化装置中，无刷直流电机常用于各类数控机床的伺服进给系统中，正在不断的取代步进电动机和直流有刷电动机。以机器人为核心的自动化生产线适用了现代制造业多品种、小批量和柔性生产的需要，无刷直流电机也是首选的部件之一。此外，在现代化农业、体育器材、医用设备、金融、消防、公安、仓库与物业管理、食品加工制作、各种轻工行业等，其应用领域遍及国防、航空航天、国民经济以及人们日常生活的所有领域，可以说凡有运动与驱动要求的场合，均有直流无刷电动机的应用。1 1 4 无刷直流电机研究中的主要问题( 1 ) 转矩脉动问题直流无刷电动机中，应该进一步改进的首先是转矩脉动1 。引起转矩脉动的主要因素之一是齿槽效应引起气隙合成磁场发生畸变。影响电磁转矩的因素有：绕组电感使得输入定子绕组的相电流不可能是理想的矩形波，使反电动势与理想波形的偏差加大；相电流换向使得电枢磁场呈现步进性，导致气隙合成磁场波动，影响电磁转矩的平稳；电枢反应影响气隙合成磁场，对于功率较大的直流无刷电动机，电枢反应的影响更明显。从上述引起转矩脉动的主要因素可以看出，转矩脉动的根本原因在于气隙合成磁场和定子绕组相电流的波动。因此要减小转矩脉动，就应该采取措施保证气隙合成磁场和相电流的稳定。直流无刷伺服电动机中存在的转矩脉动使得实现更精确的位置控制和更高性能的速度控制难度很大，尤其是4无刷直流电机b p 神经网络控制的研究在直接驱动应用的场合，转矩脉动更为突出。( 2 ) 最佳换向最佳换向皿1 是为了使直流无刷电动机的输出转矩最大，脉动最小，实现效率最高的机电能量转换。最佳换向包括最佳换向逻辑和最佳换向位置两方面的含义，前者解决如何换向，后者解决什么时候换向。在最佳换向逻辑的研究中，大多是采用一套固定的有关转子位置信号和功率开关管的真值表，而缺乏系统的概括性更强的理论研究。李优新等关于永磁方波无刷直流机最佳逻辑解析结构的研究在这方面已经迈出了重要的一步。尽管在理想状态下的最佳换向位置己经研究得较透彻，但是在电机实际工作过程中最佳换向位置的研究还不够，实际运行的电机不同于理想电机，在理想电机中所忽略掉的次要因素实际上都会不同程度地影响最佳换向位置。因此，这就要求研究和设计人员在直流无刷电机实际工作过程中的最佳换向方面投入更多的精力。( 3 ) 无位置传感器的转子位置检测较为成熟的无位置传感器口3 位置信号检测方法主要有四类：反电动势法、续流二极管法、电感法和状态观测法。其中“反电动势法”是最常见和应用最为广泛的一种。但这种方法的基本原理是建立在忽略电枢反应影响的前提下的，这在原理上就存在一定误差。尤其是对于大功率无刷直流电动机，电枢反应对气隙合成磁场的影响更明显，使得反电动势过零点与总的感生电动势过零点不重合，误差更大，导致检测出的转子位置误差增大。当电机静止或转速较低时，反电动势为零或很小，很难通过反电动势过零点检测来得到正确的位置信号，使电机起动困难，且严重影响了电机的调速范围。因此，研究如何在大功率直流无刷电动机中补偿反电动势法造成的转子位置信号误差，研究如何克服反电动势法中电机起动困难，以及扩大电机调整范围就成为十分重要的课题。而这些问题归根结底是要研究在无位置传感器直流无刷电动机中如何更精确地检测转子位置信号。近年，随着单片机技术的发展，特别是数字信号处理器的应用和推广，使得位置检测可以通过i c 芯片配合适当算法的软件而实现。采用d s p 以实现无位置传感器的位置己成为研究热点和趋势。( 4 ) 抗干扰电磁兼容在应用电子线路中已日益受到人们的重视。直流无刷电动机是一种电子电机，同样有抗干扰和防止对外界干扰的要求。直流无刷电动机控制器是强、弱电共存的电路，对于采用p w m 高频调制脉冲的控制器，高的调制频率很容易对控制器其他线路产生干扰，必须认真处理其问的电磁干扰和电磁兼容问题。另外还存在地线的干扰。尽管抗干扰对于直流无刷电动机的设计是相当重要的，但却易被研究和设计人员所忽视，所以对直流无刷电动机的抗干扰进行研究很有必要。第一章绪论5( 5 ) 控制算法采用数字信号处理器的数字控制电路将是直流无刷电动机中控制系统设计的发展方向。以d s p 芯片为核心的控制系统并不是一个纯硬件的控制电路，它还必须配合软件系统才能控制无刷直流电动机正常工作。这也为控制系统的设计带来更大的灵活性。软件设计就必然涉及到控制算法的研究和应用。无刷直流电动机中速度、电流控制必须由硬件系统配合具有正确控制算法的软件系统才能得到良好的闭环控制效果。而不同的控制算法将会直接影响控制效果的好坏。因此，研究先进的控制算法就成为设计直流无刷电动机控制系统的一个重要方面。而过去难以在运算较慢的微处理器上实现的复杂的控制算法，现在则可以借助d s p 实时高速的运算处理能力得以实现。所以，研究较成熟的复杂控制算法在d s p 上的应用也是一个重要的方面。主要由以下几类：a 自适应控制自适应控制力图克服系统参数变化带来的不利影响，通过系统运行中不断地辨识、校正系统模型，使得系统模型逐步完善。目前应用于电机控制中的主要有模型参数自适应、参数辨识自校正控制等。但是，自适应控制对系统模型进行辨识、校正总需要过程，对于一些参数变化较快的系统，控制效果不是很理想。b 变结构控制变结构控制与常规控制的区别在于控制的不连续性，即系统“结构 具有变化的特性。其主要的特点是根据被控量的偏差及其导数使控制系统按照设计好的方案运行i无刷直流电机结构与永磁同步电机相似，同步电机具有稳速精度高，开环控制简单方便等特点，而无刷直流电机具有起动和调速方便的特点。所以，当无刷直流电机处于起动和调速过程中，采用当无刷直流电机的运行模式，实现动态响应的快速性，当电动机转速到达给定值附近时，切换为同步电机运行模式，以保证稳态精度。这种控制方式具有响应速度快、对控制对象参数变化及外部扰动不敏感、物理实现简单等特点。但是控制策略本质上的不连续性使系统存在“抖动”，控制的关键是如何实现无刷直流电机在两种控制方式的无缝切换。c 神经网络控制神经网络具有非线性映射的能力，可以逼近任何线性和非线性模型，又具有自学习、自收敛性。神经网络控制可以用于线性对象，也可以用于非线性对象，被控对象无需精确建模，同时对参数变化有较强的鲁棒性。神经网络已经用于无刷直流电机参数的在线辨识、跟踪；磁通及转速控制器自适应调整；精确估计转子磁通幅值、位置及其转速；还可以结合模型参考自适应控制，将神经网络控制器用于自适应速度控制器哺1 。6无刷直流电机b p 神经网络控制的研究1 1 5 无刷直流电机的控制方法在实际应用中，常规p i d 控制是主流，这主要是因为常规p i d 控制器简单直观，稳定性好，有较好的容错能力和鲁棒性。在常规p i d 控制中，一个关键的问题便是p i d 参数的整定。其整定方法一般有2 种：工程整定和理论整定。前者具代表性的有z i e g l e r _ n i c h o l s 方法，即根据比例控制下闭环系统在临界状态时的比例增益和振荡周期确定最佳控制器参数。基于实验代价高、影响生产和安全性等因素，所以工程整定的实物实验往往用仿真实验代替，因此需要对控制对象建立有一定精度的动态数学模型，理论整定的前提也是如此。而实际的物理系统的完整数学模型往往是很复杂的，阶次比较高，且有非线性环节。在建模时，通常都是略去系统高频动态性能，保留低频性能，建立系统的降阶模型。利用系统降阶近似模型整定的p l d 控制器参数，在实验室中也许是最优的，但运用到实际系统中时，往往又会面对下列情况：( 1 ) 常规p i d 控制系统的分析和设计是建立在精确数学模型的基础上，并遵循一些理想的假设条件，这些往往与实际条件不完全一致；( 2 ) 常规p i d 控制理论是把实际情况加以简化以便于建立数学模型，但这种分析对实际过程是近似的，甚至是非常粗糙的，其近似程度取决于数学模型的简化程度。可以说常规p i d 控制是建立在精确数学模型基础上的简化控制，对于复杂系统往往得不到理想的控制效果。一而且，有些系统包括不确定性因素或情况很复杂，根本无法用数学模型表示。为提高控制性能，须花费高成本建模，控制系统实现时也变得很复杂。这样不仅增加了成本，控制系统的复杂也使得系统的可一靠性下降。随着现代科学技术的发展，控制工程所面临的问题越来越复杂，许多系统具有严重非线性、模型不确定、大滞后等特点。常规p i d 控制理论在应用于这些复杂系统时，有难以克服的缺点。随着智能控制理论的发展，对无刷直流电机的研究朝着智能控制方向发展将是主流。本文就是将神经网络控制和传统的p i d 控制方法相结合，设计一个基于神经网络的控制器，实现p i d 参数的自整定旧1 。1 2 1 本课题研究内容1 2 本课题研究工作及内容安排本文基于状态方程建立无刷直流电机的数学模型，应用m a t l a b 里的神经网络工具箱进行了算法的仿真和分析研究，最后建立了整个系统仿真模型，初步建第一章绪论7立了一个基于b p 神经网络的无刷直流电机转速控制器，实现了p d 参数的自整定。其主要的内容有以下几个方面：( 1 ) 提出一个设计方案。首先要在研究三相无刷直流电机运行原理的基础上，尝试建立数学模型，然后根据无刷直流电机控制系统的发展现状，主要研究无刷直流电机传统p i d 控制器的参数自整定的方法。为了克服传统p i d 控制器不易在线实时整定参数、难以对非线性时变系统有效控制的局限，本文提出了用神经网络实现p i d 参数自整定。( 2 ) 引入神经网络，主要研究b p 神经网络的算法与结构，分析总结了几种流行的b p 网络学习算法，主要包括附加动量项法、自适应学习率法、附加动量项和自适应学习率相结合的算法和共轭梯度法。比较了各算法的优劣，最后引用了一种改进共轭梯度b p 算法，将b p 神经网络和p i d 控制相结合，分析研究了基于b p 神经网络的p i d 控制器结构和算法，将改进共轭梯度b p 算法用于p i d 控制器参数整定，设计了一种新型的基于b p 神经网络的p i d 控制器，实现控制参数的在线修正。( 3 ) 将本文设计的b p 神经网络p i d 控制器用于无刷直流电机转速控制系统的仿真，并将这种方法与常规的p i d 控制器进行比较。仿真结果表明，本文提出的智能p i d 控制器性能优于常规的p i d 控制器，具有较强的自学习能力和鲁棒性。1 2 2 本文工作与章节安排。本论文的章节安排如下：第一章概括介绍了无刷直流电机的产生、发展及应用，研究分析了无刷直流电机智能控制的背景和意义，以及本论文的研究内容与主要工作和论文的章节安排。第二章主要介绍了无刷直流电动机的结构特点，以及三相电机的运行方式。对于电子开关线路，分析了全控桥式电路在绕组y 型接法下的两两导通方式和三三导通方式。最后j 给出了各运动方程以及动态结构传递函数。第三章概述了神经网络的发展、现状与基本原理，分析了典型的神经网络结构，学习方式和学习规则，并展望了神经网络的发展趋势。第四章详细分析了几种流行的b p 网络学习算法的优缺点，最后引用一种改进的b p 算法，详细分析了其算法，并进行了一系列的m a t l a b 仿真实验。第五章概括分析了b p 神经网络结构设计及参数选择，包括神经网络结构的确定，参数、样本、初始权值和转移函数的选择，并进行了一系列的m a t l a b 仿真实验，概括了b p 神经网络结构设计及参数选择的基本原则。8无刷直流电机b p 神经网络控制的研究第六章简要地介绍了传统p l d 控制器的基本知识和几种常用的p i d 参数自整定方法。将p i d 控制和b p 神经网络相融合，设计了一种基于b p 神经网络的无刷直流电机的p i d 控制器，实现控制参数的在线修正，根据仿真结果分析了算法的各方面性能。最后是全文总结，综述了论文工作及得出的有关结论，并对未来的研究工作提出了展望。第二章无刷直流电机的基本结构和原理9第二章无刷直流电机的基本结构和原理2 1 1 结构框图2 1 无刷直流电机的基本结构无刷直流电机( b m s h l e s sd cm o t o r ，b l d c m ) 是有刷直流电机的改进与发展，它与直流电机相比，用电子换相电路代替了机械换相装置，克服了直流电动机的一系列致命的缺点，包括：接触不可靠、故障多、寿命短、需要经常保养维护、换向时的火花也会给邻近无线电设备造成干扰等。无刷直流电机与有刷直流电机相比，在内部结构上有了显著的变化，所以两者的运行特性和控制方式也有很大差别。为了建立数学模型的需要，需要对无刷直流电机的结构和运行原理加以介绍。无刷直流电机又名自控式同步电动机，实际上可以看作是一台用电子换相装置取代机械换相的直流电动机，它由电动机本体、驱动控制电路和转子位置检测器等主要部分构成，如图2 1 ，无论从结构或控制方式上来看，无刷直流电机与传统的直流电机都有很多相似之处。用装有永磁体的转子取代有刷直流电机的定子磁极，用具有多相绕组的定子取代电枢，由固态逆变器和轴位置检测器组成电子换相器取代电刷，这样就得到了无刷直流电机n0 1 。2 1 2 电动机本体图2 1 无刷直流电机的原理框图。电机本体通常由永磁同步电机构成。永磁同步电机的转子采用永磁铁励磁，目前多使用稀土的永磁材料。其定子绕组采用交流绕组形式，一般制成多相( 三相、l o无刷直流电机b p 神经网络控制的研究四相、五相不等) ，转子由永久磁钢按一定极对数( 2 p = 2 ，4 ，6 ) 组成。由于转子磁场的几何形状不同，使得转子磁场在空间的分布有正弦波和梯形波两种。2 1 3 转子位置检测器转子位置检测器也就是位置传感器，用它来检测转子磁极的位置，为逻辑开关电路提供正确的换向信息，也就是把转子磁极的空间位置信息转换为电路的时间电信号，然后去控制定子绕组换向。目前在无刷直流电机中常用的位置传感器主要有以下几种：霍尔效应的磁敏式开关元件；发光二极管和光敏晶体管的光电变换开关元件；电磁感应式位置传感元件。如今大量运用的是基于霍尔效应原理的磁敏式开关元件，其次是基于光电效应的发光二极管和光敏晶体管为基础的光电变换开关元件，第三种的电磁感应式传感器现在已很少用，在早期应用很多。2 1 4 驱动控制电路驱动控制电路由功率变换电路和控制电路两大部分组成，它与位置传感器相配合，去控制电动机定子各相绕组通电的顺序和时间，起到与机械换向相类似的作用。当系统运行时，功率变换器接受控制电路的控制信息，将系统工作电源的功率以一定的逻辑关系分配给直流无刷电动机定子上各相绕组，以便使电动机产生持续不断的转矩。逆变器将直流电转换成交流电向电机供电，与一般逆变器不同，它的输出频率不是独立调节的，而受控于转子位置信号，是一个“自控式逆变器 。b l d c m 由于采用自控式逆变器，电机输入电流的频率和电机转速始终保持同步，电机和逆变器不会产生振荡和失步，这也是b l d c m 的重要优点之一。电机各相绕组导通的顺序和时间主要取决于来自位置传感器的信号，但位置传感器所产生的信号一般不能直接用来驱动功率变换器的功率开关元件，往往需要经过控制电路一定逻辑处理、隔离放大后才能去驱动功率变换器的开关元件。驱动控制电路的作用是将位置传感器检测到的转子位置信号进行处理，按一定的逻辑代码输出，去触发功率开关管。2 2 无刷直流电机的工作原理众所周知，一般的永磁式直流电动机的定子由永磁钢组成，其主要的作用是在电动机气隙中产生磁场。其电枢绕组通电后产生反应磁场。由于电刷的换相作第二章无刷直流电机的基本结构和原理1 l用，使得这两个磁场的方向在直流电动机运行的过程中始终保持相互垂直，从而产生最大转矩而驱动电动机不停地运转。我们知道，有刷直流电机电枢绕组中的感应电势和实际通过的电流其实是交变的。从电枢绕组和定子磁场之间的相互作用来看，它实际上是一台同步电机。这个同步电机和直流电源之间是通过换向器和电刷把它们联系起来的。在有刷直流电机中，电刷不仅起着引导电流的作用，而且由于电枢导体在经过电刷所在的位置时，其中的电流要改变方向，所以电刷的位置决定着电机中电流换向的地点。这就是说，有刷直流电机的电刷起着电枢电流换向位置的检测作用。而无刷直流电机则采用电子逆变器代替机械换向器的作用，尽管两者的构造不同，但他们所起的作用却是完全相同的，都是为了实现直流电动机的正确换相。无刷直流电动机的控制方法和运行方式也因电动机本体的绕组型式的不同而各异，因为多数无刷直流电机的定子绕组是三相绕组，为了清晰说明其工作原理，下面着重介绍三相绕组无刷直流电机的运行原理。无刷直流电机的电枢绕组通常有三种接法，三相非桥式星形接法，三相桥式星型接法，三相封闭式桥式接法( 绕组为三角形接法) 。在三相桥式中，功率开关元件的导通方式又可以分为两两导通和三三导通，其输出的转矩大小不同，但转矩性质相同。下面就重点讨论三相桥式星型接法下这两种方式的工作原理1 。( 1 ) 两两导通方式两两导通方式就是指每一瞬间有两个功率管是导通的，每隔1 6 周期( 6 0 度电角度) 就换相一次，每次只换相一个功率管，每个功率管导通1 2 0 度电角度，各功率管的导通顺序依次是v 1 v 2 、v 2 v 3 、v 3 v 4 、v 4 v 5 、v 5 v 6 、v 6 v l 。如图2 2 所示：+v 1v 4图2 2 三相星型桥式电路简图当功率管v 1 和v 2 导通时，电流经v 1 管，从a 相绕组流入，c 相绕组流出，1 2无刷直流电机b p 神经网络控制的研究再由v 2 管回到电源。假设流入绕组的电流所产生的转矩为正，那么从绕组流出的电流产生的转矩则为负，a 、c 相绕组产生的转矩记为疋、z ，则此时它们的合成转矩大小为3 l ，方向在瓦和疋的角平分线上，且和瓦的夹角为6 0 。当电动机转过6 0 。电角度以后，由v l ，v 2 通电换成v 2 ，v 3 通电，同样合成转矩的大小是3 疋，但此时的合成转矩的方向已经转过了6 0 。电角度。依次类推，可以看出，每次换相一个功率管，合成转矩的矢量方向就随着转过6 0 。电角度，但转矩的大小始终是玩。在这种情况下，相电流应该是平顶宽度为1 2 0 。的方波，其波形如图2 3 ，其中i 为相电流，e 为相电压。所以两两导通方式本质上是一种梯形电流控制策略，所以常用于反电动势为梯形波的无刷直流电机。皇文e?y。i耐7图2 3 两两通电方式下相电流和反电动势波形( 2 ) 三三导通方式三三导通方式是指每一瞬间均有三个功率管导通，每隔6 0 。换相一次，每个功率管通电1 8 0 。，“导通次序是v l v 2 v 3 、v 2 v 3 v 4 、v 3 v 4 v 5 、v 4 v 5 v 6 、v 5 v 6 v 1 、v 6 v 1 v 2 、v 1 v 2 v 3 ：当v 6 v l v 2 导通时，电流从v 1 流入a 相绕组，经b 和c 相绕组( b 、c 两相绕组并联) 分别从v 6 和v 2 流出，这时流过b 和c 相绕组的电流分别为流过a 相绕组的_ 二半，合成的转矩矢量大小为1 5 l ，方向同a 相。经过6 0 。电角度后换相到v 1 v 2 v 3 通电，即关断v 6 ，导通v 3 ，这时电流分别从v 1 和v 3 流入，经过a 和b 相绕组( 相当于a 和b 相绕组并联) 再流入c 相绕组，经v 2 流出，其合成的转矩的矢量方向与c 相同，转过6 0 。电角度，大小仍为1 5 瓦。再经过6 0 。电角度后，换相到v 2 v 3 v 4 通电，而后依次类推，它们合成转矩依次呈圆周均匀分布。三三导通方式的相电流波形如图2 4 所示，这种本质上是一种正弦波电流控制策略，所以常用于反电动势为正弦波的永磁同步电机。第二章无刷直流电机的基本结构和原理1 3o1n。“二图2 4 三三导通方式下的相电流波形2 3 无刷直流电机的数学模型永磁无刷直流电机的转子为永磁磁钢，通过定子电枢绕组励磁，其气隙磁通密度为方波分布，反电动势波形为梯形波。理想状态下，在每半个周期内，方波电流的持续时间为1 2 0 。电角度，梯形波反电动势的平项部分也为1 2 0 。电角度，两者应严格同步。要十分精确地分析无刷直流电动机的运行特性，是很困难的。它涉及非线性理论及数值解法等诸多问题，考虑本系统所用的b l d c m 定子为三相y型连接，采用二二导通的三相六状态的通电方式，为简化模型的建立和分析，作如下假设：( 1 ) 磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗。( 2 ) 忽略齿槽效应，三相对称的星形绕组均匀分布于光滑定子内表面。( 3 ) 不考虑电枢反应，气隙磁场分布近似梯形波，平顶宽度近似1 2 0 。电角度。( 4 ) 转子上没有阻尼绕组，永磁体不起阻尼作用。则三相电压平衡方程为：+ l 三三乙，三i 鱼”三三乙i 云loo三一m j 协+ | ；誓2 m式中：，为三相定子绕组电阻( q ) ；越。、甜。为定子相绕组电压( 矿) ；、t 为定子相绕组电流( 彳) ；p 。、p 。是定子相绕组电动势( 矿) ；三为每相绕组的自感( 日) ；m 为每两相绕组间的互感( h ) 。kb 0厂叫ijiiijiloo厂o，0，00。l=1j口c”甜。l1 4无刷直流电机b p 神经网络控制的研究b l d c m 的电磁转矩方程和运动方程为：疋= ( p 口屯+ p 6 如+ f 。t ) w式( 2 - 2 )式中：w 为电动机的机械角速度，单位删乳在通电期间，无刷直流电动机的带电导体处于相同的磁场下，各相绕组的感应电动势为：e 。= ( 6 0 ) 。刀式( 2 3 )式中：p ：电机转子极对数，：每极气隙磁通，单位( w 6 )：每相总导体数甩：电动机转速，单位( 伊聊)从逆变器的直流端来看，y 形联结的无刷直流电动机感应电动势易由两相绕组经逆变器串联而成，所以有：易= 2 e 。= ( 州3 0 ) 册刀式( 2 一：4 )因此，电磁转矩表达式可化为：丁= ( 2 e 。l ) w = ( 万) 。l式( 2 5 )式中：l 为电机绕组电流幅值，单位( 彳) ；w = 2 翮6 0 ，转子角速度，单位( 删s )由式( 2 5 ) 可以看出，无刷直流电动机的电磁转矩表达式和普通直流电动机相同，其电磁转矩的大小与磁通。以及电流幅值l 成正比。因此控制逆变器输出的方波电流的幅值就可以控制无刷直流电动机的输出转矩。电动机的运动方程为：咖衍= ( 一瓦一肌) ，式( 2 - 6 )式中：疋为电磁转矩( 所) ；瓦为负载转矩( 所) ；召为阻尼系数( m s 朋d ) ；，为转子的转动惯量( 咖1 2 ) ；咖仍为转子机械角加速度( 俐s 2 ) 。这样就构成了完整的无刷直流电动机数学模型n 引。由上面的分析可知，对于采用两两导通三相六状态运行的电机，在将逆变器当成简单开关的情况下，由于任意时刻电机只有两相导通，故从直流侧来看，无刷直流电动机具有和直流电动机相同的特性。第三章人工神经网络基本原理及模型第三章人工神经网络基本原理及模型3 1 神经网络构成的基本原理3 1 1 神经网络概念的提出人工神经网络( a n i f i c i a ln e 劬瑚n e 咖如，a n n ) 是由大量简单的基本元件一一神经元相互连接，通过模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统。由于神经网络具有强大的学习功能，可以比较轻松地实现非线性映射过程，并且具有大规模计算的能力。因此，它在自动化、计算机和人工智能领域都有着广泛的适用性，实际上也得到了大量的应用，解决了很多利用传统方法难以解决的问题。自第一台计算机于1 9 4 6 年问世以来，电子计算机经过多次更新换代，信息处理不断完善和提高，在信息化社会中占有十分重要的地位。但是计算机在识别能力上却与人相去甚远。例如，一个人可以很容易地识别他人的脸孔，但计算机很难做到这一点，这是因为脸孔的识别不能用一个精确的数字模型加以描述，而计算机工作必须有对模型进行各种运算的指令才行，得不到精确的模型，程序也就无法编制。而大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。人工神经网络( 简称神经网络) 也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式。尽管它还不是大脑的完美无缺的模型，但它可以通过学习来获取外部的知识并将其存储在网络内，可以解决计算机不易处理的难题，特别是语音和图像的识别、理解，知识的处理，组合优化计算和智能控制等一系列本质上为非计算的问题。因此神经网络讲述在很多领域中得到了广泛的应用，同时已成为当前人工智能领域中最令人感兴趣和最富有魅力的研究课题之一n 驯。3 1 2 神经网络发展史神经网络系统理论的发展历史是不平衡的，自1 9 4 3 年心理学家m c c u l l o c h 和数学家p i t t s 提出神经元生物学模型( 简称m p 模型) 以来，至今已经有6 0 年的历史了。在这6 0 多年的发展历史中，大体可以分为以下几个发展阶段：1 、初期阶段1 6无刷直流电机b p 神经网络控制的研究自1 9 4 3 年m p 模型开始，至2 0 世纪6 0 年代为止，这一阶段可以称为神经网络系统理论发展的初期阶段。这个时期的主要特点是多种网络模型的产生与学习算法的确定。如：1 9 4 4 年h e b b 提出了h e b b 的学习规则，该规则至今仍是神经网络学习算法的一个基本规则；1 9 5 7 年r o s e n b l a t t 提出了感知器( p e r c e p 仃o n ) 模型；1 9 6 2 年w i n d r o w 提出了自适应( a d a l i n e ) 线性元件模型等。这些模型和算法在很大程度上丰富了神经网络系统理论。2 、停滞期2 0 世纪6 0 年代到7 0 年代，神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期，造成这种情况的原因是发展过程中遇到了本质的困难，即电子线路交叉极限的困难( 对于n 个神经元就存在矿条连线) 。在当时的条件下，神经元数量n 的大小受到极大的限制，因此神经网络系统不可能完成高度集成化、智能化的计算任务。同时，神经网络系统理论本身也有很多不完善的地方。所以，神经网络系统理论与应用研究工作进展缓慢。另一方面，这一时期正是数字计算机发展的全盛时期，无论在硬件、软件还是技术应用和商品市场方面都取得了突飞猛进的发展，使得大批有才华的科学家的注意力都转移到数值计算机方面了。虽然形势如此严峻，但仍有很多科学家在困难条件下支持开展研究，并提出了很多种不同的网络模型，展开了增加网络功能和改善学习算法等方面的研究，为神经网络系统发展的高潮奠定了坚实的基础。s t e p h e ng r o s s b e r g 是这些人中最有影响力的，他深入研究了心理学和生物学的处理，以及人类信息处理的现象，把思维和脑紧密地结合在一起，形成了统一的理论。芬兰的k o h o n e n 在1 9 7 1 年开始了随机连接变化表方面的研究工作，从次年开始，他将研究目标集中到联想记忆方面。k o h o n e n 将l v q 网络应用到语音识别、模式识别和图像识别方面，取得很大成功。3 、黄金时期从2 0 世纪8 0 年代开始，是神经网络系统理论发展的黄金时期。这个时期最具标志性的人物是美国物理学家j o nh o p f i e l d 。他于1 9 8 2 年和1 9 8 4 年提出了模仿人脑的神经网络模型，即著名的h o p f i e l d 模型。h o 面e l d 网络是一个互联的非线性动力学网络，他解决问题的方法是一种反复运算的动态过程，这是符号逻辑处理方法所不具备的性质。同时，关于智能计算机发展道路的问题日趋迫切地提到日程上来。由于计算机的集成度日趋极限状态，但数值计算的智能水平与人脑相比，仍有较大的差距，因此，就需要从新的角度来思考智能计算机的发展道路问题。这样以来，神经网络系统理论重新受到重视。所以，2 0 世纪8 0 年代后期到9 0 年代初，神经网络系统理论形成了发展的热点，多种模型、算法和应用问题被提出n 钔。第三章人工神经网络基本原理及模型1 73 1 3 神经元结构模型神经网络是由大量的处理单元( 神经元) 互相连接而成的网络。为了模拟大脑的基本特性，在神经科学研究的基础上，提出了神经网络的模型。但是，实际上神经网络并没有完全反映大脑的功能，只是对生物神经网络进行了某种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互连分布式的物理联系。神经网络的学习和识别取决于各神经元连接权系数的动态演化过程。神经元_ 般表现为一个多输入、单输出的非线性器件，通用的结构模型如图3 1 所示。图3 1 神经元结构模型其中，为神经元i 的状态，q 为阈值，为输入信号，表示与神经元连接的权值，s 表示某一外部输入的控制信号。 雳：茹矾? m突触膜电位随时间变化的规律。式( 3 1 )它可以模拟生物神经网络神经元的输出由函数厂表示，一般利用以下函数表达式来表现网络的非线性特征：o o式( 3 2 )1 8无刷直流电机b p 神经网络控制的研究线性型m 弘k 6 。嚣邶引【o 强s 型m 弘鬲南，式( 3 - 4 ) s 型函数反映了神经元的饱和特性，由于其函数连续可导，调节曲线的参数可以得到类似阈值函数的功能，因此，该函数被广泛应用于许多神经元的输出特性中1 引。3 2 典型的神经网络结构网络的拓扑结构是神经网络的重要特性，神经网络的各种模型层出不穷，但总的来说，大致可以归结为以下几类：( 1 ) 前馈式网络：该种网络结构是分层排列的，每一层的神经元输出只和下一层神经元相连。这种网络结构特别适用于b p 算法，如今已得到了非常广泛的应用。( 2 ) 输出反馈的前馈式网络：该种网络结构与前馈式网络的不同之处在于这种网络存在着一个从输出层到输入层的反馈回路，该种结构适用于顺序型的模式识别问题，如f u l ( u s l l i m a 所提出的网络模型结构。( 3 ) 前馈式内层互连网络：该种网络结构中，同一层之间存在着相互关联，神经元之间有相互制约的关系，但从层与层之间的关系来看还是前馈式的网络结构，许多自组织神经网络大多具有这种结构，如a r t 网络等。( 4 ) 反馈型全互连网络：在该种网络中，每个神经元的输出都和其它神经元相连，从而形成了动态的反馈关系，如h o p f i e l d 网络，该种网络结构具有关于能量函数的自寻优能力。，( 5 ) 反馈型局部互连网络：该种网络中，每个神经元只和其周围若干层的神经元发生互连关系，形成局部反馈