基于Hammerstein模型的感應電機變頻器調速系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制

錦州航星艦船研究所有限公司 胡文浩 李 欣

前言

感應電機是一種非線性、多變量、強耦合的、依靠電磁感應實現(xiàn)機械能與電能互相轉換的電機，其具有變頻調速特性，同時參數(shù)比較復雜。而變頻調速系統(tǒng)是一種比較理想的調速手段，不僅調速效率高，且工作性能良好，其工作過程中，通過改變電動機的電源頻率，來調節(jié)速度。而感應電機變頻器調速系統(tǒng)則是一種相當復雜系統(tǒng)，被廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)領域。針對感應電機變頻調速系統(tǒng)具有的非線性的特點，通常采用α階力系統(tǒng)對其進行控制，但此種控制方法，操作難度相對較大，不易實施，且適用范圍比較有限。鑒于此，急需一種效率更好、性能更好的神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)，解決其存在的非線性問題。

一、Hammerstein模型與感應電機變頻器調速系統(tǒng)簡介

（一）Hammerstein模型

Hammerstein模型即具有特定結構的一種典型的非線性系統(tǒng)模型，能夠對多種非線性特性進行描述。Hammerstein模型由兩部分組成，一部分是線性的動態(tài)環(huán)節(jié)，另一部分是非線性的靜態(tài)環(huán)節(jié)，二者連接方式為串聯(lián)[1]。Hammerstein模型的結構如圖1所示。目前，Hammerstein模型已經(jīng)在許多領域得到了應用并取得了一定成果，研究成果最為突出的，即電機建模與相關控制領域。例如，通過Newton法在Hammerstein模型中對交軸與直軸的電感進行辨識，設計出了一種基于Hammerstein模型的永磁同步電機參數(shù)辨認的技術；將Hammerstein模型應用與直流電機的建模過程中，利用其非線性模塊，對直流電機的非線性特征進行描述，等。

圖1 Hammerstein模型的結構

（二）感應電機變頻器調速系統(tǒng)

通常情況下，感應電機變頻器的工作模式有恒壓頻比、直接轉矩以及磁場定向這三種模式，其中，恒壓頻比這一種工作模式的應用范圍最為廣泛，其工作原理如圖2所示。由圖2可知，當變頻器接受到一定的頻率信號時，感應電機便可以獲得與之相對應的轉速輸出。恒壓頻比控制的最終目的，是保證定子磁鏈恒定。

圖2 恒壓頻比調速系統(tǒng)工作原理

二、基于Hammerstein模型的感應電機變頻器調速系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制

（一）基于Hammerstein模型的感應電機控制對策

由圖1可知：У（k）、ν（k）、μ（k）分別代表，在k這一時刻，單輸入單輸出系統(tǒng)的輸出、中間變量以及輸入。由于電機的低通特性，在利用Hammerstein模型對電機變頻器調速系統(tǒng)進行表示時，其非線性模塊采用神經(jīng)網(wǎng)絡模塊進行逼近，而線性動態(tài)模塊則應該采取ARMR模型辨識[2]。基于此，本文在Hammerstein模型基礎上，提出了感應電機變頻器調速系統(tǒng)控制結構，詳見圖3。由圖3分析可知，基于Hammerstein模型的感應電機變頻器調速系統(tǒng)的設計，即將該模型中的非線性模塊逆模塊和電機原系統(tǒng)進行串聯(lián)連接，進而構成線性復合系統(tǒng)，在此基礎上，再利用常規(guī)線性系統(tǒng)的設計流程與設計方法進行綜合設計。

圖3 基于Hammerstein模型的感應電機變頻器調速系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制

（二）靜態(tài)非線性模型逆模型

本文設計的神經(jīng)網(wǎng)絡逆模型可選擇的靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡比較隨意，可以任選其中一種，其主要作用是負責對感應電機的非線性特性進行補償。在感應電機變頻器的調速系統(tǒng)中，施加辨識激勵信號，以獲得系統(tǒng)輸出響應，對這一響應值進行離線訓練，便可以得到靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡最初的連接權值[3]。需要關注的是，變頻器調速系統(tǒng)最初施加的信號必須符合系統(tǒng)的允許范圍，同時最大程度上降低其對系統(tǒng)產(chǎn)生的沖擊。由于辨識系統(tǒng)具有一定的靜態(tài)特性，故需要通過階梯信號實現(xiàn)對系統(tǒng)的激勵作用。假定線性模塊的增益穩(wěn)定且恒為1，則通過圖3中的穩(wěn)態(tài)響應輸出與相應的輸入信號，便能夠對非線性模塊逆模型進行訓練。

圖4 感應電機變頻器調速系統(tǒng)的激勵信號與響應

（三）線性動態(tài)模塊的辨識

考慮到感應電機低通特性，故能夠通過對階躍響應信號的有效辨識，得到線性動態(tài)模塊。由圖2可知，ν（k）、μ（k）二者的變化是同步的，這種情況下，將μ（k）視為階躍信號，則ν（k）即同步階躍響應信號[4]。為了進一步提高辨識的有效性與方便性，可將線性模塊視為一個具有增益的系統(tǒng)，且增益恒為1，在感應電機的變頻器調速系統(tǒng)中輸入一個固定的階躍值，在系統(tǒng)轉速的輸出值達到平穩(wěn)之后，借助ARMA模型，實現(xiàn)對系統(tǒng)的辨識，進而得到感應電機原本系統(tǒng)的線性模塊。

三、結論

感應電機變頻器的調速系統(tǒng)是一種較為復雜的非線性系統(tǒng)，傳統(tǒng)的控制調節(jié)方式效果有限，逐漸被社會淘汰。本文在Hammerstein模型的基礎上，設計了一種神經(jīng)網(wǎng)絡控制模式，在這一模式中，利用靜態(tài)非線性模型實現(xiàn)了對神經(jīng)網(wǎng)絡逆模型的特性補償，同時通過ARMA模型，實現(xiàn)了對該模型中線性模塊的辨認。相比于傳統(tǒng)的動態(tài)逆模型，本文設計的靜態(tài)逆模型，可實現(xiàn)性更強，且適用于開環(huán)控制，不僅具有較高可行性，而且能夠取得令人滿意的控制效果。因此，Hammerstein模型的應用，為感應電機變頻器調速系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制，創(chuàng)造了新的發(fā)展空間。

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