基于神經滑模變自抗擾控制的感應電機變頻調速系統設計

苗立偉

摘? ?要：基于強化感應電機變頻調速系統的調速質量及響應速度的考量，文章設計出建立在神經滑模變自抗擾控制的感應電機變頻調速系統。應用ADRC控制，在基礎上提升了調速系統控制品質與控制精準性能。綜合神經逆控制思想，創建起神經滑模變自抗擾控制器，減少系統的抖振現象，實現對感應電機調速系統轉速、轉矩、磁鏈等參數的最優化控制。

關鍵詞：神經滑模變自抗擾控制;感應電機變頻調速系統;系統設計

感應電機具有結構簡單、成本較低、運行精準度較高等特征，在變頻調速系統中發揮著重要的作用。但性能較高的感應電機調速系統的發展，在一定程度上限制于電機時變非線性特征。現階段具有代表性的感應電機變頻調速控制理論主要為轉速開環恒壓頻比（Voltage/Frequency，V/F）控制、轉差頻率控制、矢量控制（Filed Oriented Control，FOC）與直接轉矩控制（Direct Torque Control，DTC）。本研究建立在已有研究成果基礎之上，提出基于神經滑模自抗擾控制的感應電機變頻調速系統。

1? ? 感應電機現代控制技術簡述

1.1? 標量控制

交流電機的標量控制屬于基于非線性方程在穩態平衡點上的線性化。從這一點來看，憑借電機的穩態數學模型，單純調節變量的大小，為此，控制效果均符合穩態要求[1]。此種控制方法的優勢為能夠應用經典的線性控制理論進行控制器的設計。此種設計有助于調整非線性系統動態性能，轉變程度如何主要受到距離系統期望平衡點遠近的影響[2]。但是，基于交流電機多變量系統，應用標量控制還存在一定的不足，具體表現為系統輸入與輸出之間的解耦難度較大。

1.2? 適量控制

為避免經典標量控制所存在的不足之處，有關學者提出矢量控制理論。此種手段能夠經由轉矩漸進解耦與對磁鏈的控制，促使交流電機性能與直流電機一樣，在設計控制器環節中還應用到電機非線性數學模型。矢量控制手段的應用建立在解耦與交換坐標基礎之上[3]。矢量控制理論經由對電機磁鏈的控制，將定子電流細分為轉矩與磁鏈，經由非線性反饋電壓控制規律直接或是間接完成控制。但存在的一點問題是，基于轉子磁鏈矢量精準度較難實現，且坐標交換的復雜程度較高，很難獲取到良好的控制效果。除此之外，定子電流的解耦需要建立在明確的磁鏈空間位置之上，為此，在矢量控制系統中需要配備測量轉子位置或是速度的傳感器，導致整個系統裝置過于復雜且笨重。

1.3? 直接轉矩控制

直接轉矩控制屬于全新的控制手段。與矢量控制不同的是，應用逆變器輸出的空間電壓矢量直接控制定子磁鏈矢量與電磁轉矩。在實踐中不需要轉速信息，可在坐標下經由交流電機的數學模型，控制轉矩與磁鏈，極大地簡化了中間流程。直接轉矩空時也是電壓類型控制，具體為經由空間電壓矢量對目標定子的磁鏈與電磁轉矩進行調控，基于節省電流環，將空間電壓矢量直接設置在電子電感中，不涉及過渡過程，為此速度得到了顯著提升。但存在的一點問題是，缺少電流的直接控制會造成電流脈動的增加，進而影響到啟動電流。

2? ? 感應電機變頻調速系統的數學建模

感應電機屬于非線性時變控制對象，在實踐期間，電機電阻、電感、氣隙磁通過時可受到環境影響。基于分析便捷性的考量，常規會忽視諧波影響，提出立項的假設。依據已有研究結論以及數學邏輯推導，獲得感應電機矢量控制下的數學模型公式如下：

在計算簡化期間，針對感應電機變頻調速系統數學模型應用Clarke交換與Park交換，經由轉變，系統數學模型實現簡化，在一定程度上減少變量之間的耦合程度與狀態變量數量。

3? ? 神經滑模變自抗擾控制器設計

3.1? 滑模變自抗擾控制器結構

在控制技術的不斷完善下，經典比例、積分和微分（Proportion Integral Differential，PID）無法適應系統精準度與速度的需求，為此，有研究人員提出自抗擾控制技術。自抗擾控制技術控制器的結構主要為跟蹤微分器和非線性反饋率以及自抗擾控制器等。在感應電機變頻調速系統數學模型中能夠發現，轉子磁鏈在完成坐標轉變期間，d軸磁鏈與電流存在耦合，借助于非線性控制理論對數學模型做解耦，不可避免地會形成一定的誤差，由此影響到最終控制效果。基于此，應用自抗擾技術能夠對此問題加以解決。在自抗擾控制器設計期間，應用3個一階自抗擾控制器對調速系統轉速與電流以及位置進行調控，不同控制器的參數調制均存在差異，完成自身工作。自抗擾控制器可進行寬帶響應轉速環與電流環的調控，但是控制參數較多。基于減少整定參數的考量，提升調速系統魯棒性，應用了滑模變結構，構造滑模變自抗擾控制器。

3.2? 神經滑模變自抗擾控制器的構造與作用

神經網絡逆系統的設置建立在線性化、解耦成為偽線性系統的基礎之上。逆系統的實現可分為有解析與無解析兩種方式。感應電機屬于多輸入多輸出、強耦合非線性的高階系統，精準數學模式較難應用破解式進行展現，僅能夠應用類似模型來替代。基于神經網絡可隨意精度逼近復雜靜態非線性函數，為此，應用神經網絡實現被控系統的逆系統，由此創造出非解析實現形式的逆系統。滑模變自抗擾控制器有助于提升感應電機變頻調速系統響應速度及精準度，同時也能夠在一定程度上簡化參數整定數量，進一步提升系統的魯棒性。但是，此控制器還需要將被控制對象精準數學模型作為前提基礎，但實際上感應電機調速系統自身屬于多變量時變系統，構建精準數學模型難度較大。為此，在系統中應用到神經網絡逆控制，借助于BP學習法持續靠近調速系統數學模型與滑模變自抗擾控制函數，應用歸一化處理數據訓練與校驗神經網絡。

4? ? 仿真與結果

在Matlab中simulink環境下創建感應電機變頻調速系統神經滑模變自抗擾控制器仿真模型。感應電機與空間矢量脈寬調制（Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM）模型利用S函數建模，位置控制器與速度調節器應用PID調控;電流調節環應用比例調節和積分調節（Proportional Integral Controller，PIC）。如表1所示，經由持續調控仿真模型的參數，將伸進滑模自抗擾控制調速系統與加入PID算法的變頻調速系統做對比。仿真結果顯示，加入神經滑模自抗擾控制算法的變頻調速系統相對于僅僅加入傳統PID控制變頻調速系統，在調速質量、平溫度、響應速度上均具有更大的優勢。在Simulink環境做仿真實驗，結果發現，基于神經滑模自抗擾控制感應電機變頻調速系統的平溫度以及高速響應速度等優勢，整個系統的可靠性均有所提升。

5? ? 結語

在電機控制理論、現代控制理論與非線性控制理論的完善下，為感應電機變頻調速向高性能方向發展提供理論支持。感應電機自身屬于多變量、非線性的時變系統，電磁轉矩、速度等實現控制的難度較高，促使電機的調速性能沒有辦法提升。經本次研究發現，在感應電機變頻調速系統中引入神經滑模變自抗擾控制器，可促使整個系統的穩定性、速度、抗干擾強度等均得到提升。

[參考文獻]

[1]郭金妹，張建榮，陳磊.基于神經滑模變自抗擾控制的感應電機變頻調速系統的研究與設計[J].科技與創新，2019（12）：16-18.

[2]張暉鵬，于海生，劉旭東，等.異步電機四象限驅動系統的線性自抗擾與滑模控制[J].青島大學學報（工程技術版），2019（2）：1-7.

[3]李益敏，陳愚，李云龍.基于滑模自抗擾的永磁同步電機控制系統設計[J].電氣傳動，2019（8）：22-25.