基于BP神經網絡的無刷直流電機控制系統

張 闖 王 勛 黃亮程

（貴州電網有限責任公司貴陽供電局，貴州貴陽550008）

0 引言

無刷直流電機可以根據判斷轉子所在位置信息，通過電力電子元器件來實現換向，克服了普通直流電機通過機械換向器實現換向存在的諸多缺點，因而被廣泛應用于諸多領域[1]。傳統PID控制方法僅適用于線性系統，且控制精度不高，而無刷直流電機（BLDCM）采用電子換向方式[2]，是具有強耦合、變量多等優點的非線性系統。傳統PID控制方法已不能滿足高精度、高性能的控制要求，智能控制[3]及新型控制算法[4]成為研究的主流。因此，在傳統PID控制方法的基礎上，引入智能化控制方法對提高系統整體性能具有重要意義。本文對設計的兩種控制器進行了仿真實驗，以證明所設計的控制器的有效性。

1 無刷直流電機基本工作原理

無刷直流電機主要由電機本體、位置檢測裝置、電子換向裝置以及驅動控制器構成。電機運行過程中需要控制電機速度，在無刷直流電機速度控制中，電機通過傳感器裝置對轉子位置信號進行檢測，得到轉子的位置信息，再根據所獲得的信息，驅動控制器控制電子換向裝置中電力電子器件的關斷，以達到換向的目的，從而保證電機穩定運行。

三相繞組為星形連接，其電壓平衡方程為：

式中：ua、ub、uc為電機繞組相電壓；ea、eb、ec為電機繞組電動勢；ia、ib、ic為電機繞組相電流；L、Lm分別為電機繞組的自感和定子每兩相繞組之間產生的互感；R為電機繞組電阻。

電機的電磁轉矩為：

電機運動方程：

式中：T1為電磁轉矩（Nm）；T2為負載轉矩（Nm）；J為轉子慣性矩（Nm）；ω為機械角速度（rad/s）。

2 PID控制

PID控制方法是將反饋所得到的誤差信號進行比例、積分以及微分運算結果疊加，從而獲得輸出信號。在實際應用中，多是通過人工試湊法來確定PID的參數Kp、Ki、Kd，其中，Kp為比例時間常數，Ki為積分系數，Kd為微分系數。常規PID控制系統仿真模型如圖1所示。

圖1 常規PID控制系統仿真模型

3 BP神經網絡

BP神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最為廣泛的神經網絡。其基本思想是梯度下降法，即利用梯度搜索技術，使網絡的實際輸出與期望輸出誤差均方根最小。BP神經網絡結構為輸入層得到信號后將其傳給隱藏層，隱藏層則根據神經元相互聯系的權重、規則把這個信號傳給輸出層。輸出層負責對比結果，如果結果不正確，則根據誤差，返回并調整神經元相互聯系的權值。通過信號的正向和反向傳播過程對各層的權值不斷進行調整，從而使預測結果不斷逼近期望結果，該過程也稱為神經網絡的訓練過程，如圖2所示。

圖2 神經網絡的訓練過程

4 基于BP神經網絡的PID控制原理

BP神經網絡通過不斷學習樣本來優化和修正神經元相互聯系的權值，逐步獲得樣本數據輸入與輸出的映射關系。BP神經網絡的精度較高，將其應用于傳統PID控制中可獲得較為精確的控制參數，以實現最佳的PID控制。利用BP神經網絡對PID控制器的3個參數Kp、Ki、Kd進行在線調節，使用BP神經網絡可以設計參數Kp、Ki、Kd自學習的PID控制器，如圖3所示。

圖3 基于BP神經網絡的PID控制器結構

5 實驗仿真分析

在PID控制算法技術上引入BP神經網絡對電機轉速進行測試，其中BP神經網絡結構為輸入層3個節點，隱含層6個節點，輸出層為3個節點，學習速率為0.24，慣性系數為0.03，誤差精度設置為0.000 01。初始時刻，BP神經網絡輸入層到隱含層鏈的接權值在（-1，1）隨機產生。將設定值與無刷直流電機實際輸出值的差值序列作為神經網絡的訓練數據，對神經網絡進行訓練，從而獲得最優的參數Kp、Ki、Kd值。本實驗從響應時間及魯棒性兩方面來驗證基于BP神經網絡的PID控制模型較傳統PID控制模型，針對直流無刷電機的控制性能優越。

無刷直流電機控制系統空載啟動，進入穩態過程，電機轉速波形仿真結果如圖4所示，基于BP神經網絡的PID控制模型在0.45 ms達到穩定，而傳統PID控制模型在1.13 ms達到穩定，由此可見，通過引入BP神經網絡，PID控制對參數整定速度明顯變快。

圖4 給定轉速下電機轉速波形仿真結果

通過對電機轉速進行突變調整，觀察傳統PID控制模型與基于BP神經網絡的PID控制模型的響應時間。在1.60 ms時，將電機轉速由2 000 r/min突然調整至1 500 r/min，在3.4 ms時，又突然恢復至2 000 r/min。轉速突變下魯棒性對比曲線如圖5所示，在兩個轉速突變的節點，基于BP神經網絡的PID控制模型于1.74 ms和4.26 ms達到穩定，而傳統PID控制模型則分別在1.93 ms和4.47 ms回到穩定狀態，由此可見，基于BP神經網絡的PID控制模型能夠快速調整參數，使轉速恢復穩定，魯棒性更強。

6 結語

圖5 轉速突變下魯棒性對比曲線

在傳統PID控制的基礎上，本文將神經網絡控制算法應用于直流無刷電機轉速控制系統中，可以使控制方法更加智能化。通過在MATLAB環境中進行仿真實驗研究，發現與傳統的PID控制方法對比，基于神經網絡的PID控制模型具有響應速度較快、抗干擾能力較強、魯棒性良好等優點，應用前景廣闊。