一種永磁直線電機(jī)伺服控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種永磁直線電機(jī)伺服控制方法，位置環(huán)和q軸電流環(huán)組成位置電流控制器，速度環(huán)和q軸電流組成速度電流控制器，位置電流控制器和速度電流控制器采用并行控制方式輸出q軸電壓給定Uq；d軸電流采用PI控制輸出d軸電壓給定Ud；Uq和Ud經(jīng)過(guò)Park變換后，輸出控制量Uα和Uβ，Uα和Uβ經(jīng)過(guò)SVPWM輸出六路脈沖信號(hào)，六路脈沖信號(hào)通過(guò)三相逆變電源的六個(gè)功率開(kāi)關(guān)管進(jìn)行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機(jī)上的三相電壓，實(shí)現(xiàn)對(duì)三相永磁直線電機(jī)的控制。本發(fā)明方法提高了直線電機(jī)伺服控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、精確度和動(dòng)態(tài)響應(yīng)。
【專利說(shuō)明】
_種永磁直線電機(jī)伺服控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種永磁直線電機(jī)伺服控制方法，屬于電機(jī)伺服及控制技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 直線電機(jī)具有直接驅(qū)動(dòng)、高推力、高剛度及長(zhǎng)行程等優(yōu)點(diǎn)成為國(guó)內(nèi)外機(jī)床行業(yè)制 造高級(jí)加工的首選。在機(jī)床進(jìn)給伺服系統(tǒng)中，相比于原旋轉(zhuǎn)電機(jī)，直線電動(dòng)機(jī)取消了電動(dòng)機(jī) 與工作臺(tái)的機(jī)械機(jī)構(gòu)，縮短了傳動(dòng)鏈，從而可以實(shí)現(xiàn)直接驅(qū)動(dòng)的高速響應(yīng)，減小了機(jī)械摩擦 和跟蹤滯后，提高了機(jī)床的效率與精度。由于取消了傳動(dòng)裝置，直線電機(jī)可以實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)啟 動(dòng)，高速時(shí)瞬時(shí)停止，在高速切削中得到很好應(yīng)用。
[0003] 根據(jù)控制精度和動(dòng)態(tài)性能的要求，直線電機(jī)的位置伺服控制系統(tǒng)中常常有多種控 制方式。對(duì)控制要求較低的場(chǎng)合可以采用位置單環(huán)，外加電流保護(hù)的控制策略。單環(huán)很難達(dá) 到精確的精度要求和很高的性能要求。雙環(huán)控制系統(tǒng)包括電流內(nèi)環(huán)和位置外環(huán)，可以實(shí)現(xiàn) 勵(lì)磁和推力的解耦，進(jìn)行矢量控制，既可以抑制電流的波動(dòng)又可以實(shí)現(xiàn)位置的快速跟蹤，由 于沒(méi)有速度控制，系統(tǒng)帶載能力較弱，適用于輕載的場(chǎng)合。三環(huán)控制系統(tǒng)包括位置環(huán)、速度 環(huán)、電流環(huán)，組成串聯(lián)控制系統(tǒng)，三環(huán)控制系統(tǒng)抗干擾能力較強(qiáng)、帶載能力強(qiáng)，由于位置外環(huán) 調(diào)節(jié)需要經(jīng)過(guò)速度環(huán)和電流環(huán)，導(dǎo)致滯后調(diào)節(jié)，產(chǎn)生跟蹤誤差。
[0004] 永磁直線電機(jī)由于存在齒槽效應(yīng)、端部效應(yīng)，系統(tǒng)參數(shù)(動(dòng)子質(zhì)量、粘滯摩擦系數(shù) 等)變化，推力波動(dòng)等非線性因素，直線電機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)多變量、時(shí)變的非線性系統(tǒng)，在要求 較高的伺服控制場(chǎng)合，傳統(tǒng)的PID控制器很難達(dá)到精準(zhǔn)的控制要求。采用智能控制可以實(shí)現(xiàn) 比PID控制更好效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明目的：為了彌補(bǔ)位置、電流環(huán)雙環(huán)控制帶載能力弱的缺點(diǎn)，克服位置速度、電 流環(huán)三環(huán)控制滯后的不足，同時(shí)提高速度環(huán)和位置環(huán)的控制精度，本發(fā)明提供一種新的永 磁直線電機(jī)伺服控制方法;該方法同時(shí)采用位置電流控制器和速度電流控制器并聯(lián)的控制 策略，采用模糊分類思想使得兩種控制器共同對(duì)輸出控制量做出貢獻(xiàn)，能夠有效地提高電 機(jī)的目標(biāo)跟蹤特性和抗干擾特性，減小穩(wěn)態(tài)誤差和響應(yīng)時(shí)間，從而獲得更為理想的控制性 能。同時(shí)，本發(fā)明在位置電流控制器和速度電流控制器均采用了神經(jīng)內(nèi)膜控制方法，這是一 種較好的針對(duì)時(shí)變性和非線性的控制方法，能夠進(jìn)一步提高電機(jī)伺服系統(tǒng)的跟蹤特性和抗 干擾特性。
[0006] 技術(shù)方案:為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0007] -種永磁直線電機(jī)伺服控制方法，位置環(huán)和q軸電流環(huán)組成位置電流控制器，速度 環(huán)和q軸電流組成速度電流控制器，位置電流控制器和速度電流控制器采用并行控制方式 輸出q軸電壓給定U q;d軸電流采用PI控制輸出d軸電壓給定Ud;Uq和Ud經(jīng)過(guò)Park變換后，輸出 控制量Uc^PU^Ua和Ue經(jīng)過(guò)SVPWM輸出六路脈沖信號(hào)，六路脈沖信號(hào)通過(guò)三相逆變電源的六 個(gè)功率開(kāi)關(guān)管進(jìn)行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機(jī)上的三相電壓，實(shí)現(xiàn)對(duì)三 相永磁直線電機(jī)的控制。
[0008] 所述位置電流控制器包括位置控制器和電流控制器;位置控制器采用位置神經(jīng)內(nèi) 膜控制，輸入為位置給定f和位置反饋X，位置跟蹤誤差e x在線調(diào)整位置神經(jīng)內(nèi)膜控制器的 權(quán)重ωχ，輸出為位置電流控制器的q軸電流給定；電流控制器采用PI控制，位置電流控制 器的q軸電流給定:ζ與q軸電流反饋i q相減后，經(jīng)PI控制器輸出位置電流控制器的q軸電壓 給定Ux。
[0009] 所述速度電流控制器包括速度控制器和電流控制器;速度控制器采用速度神經(jīng)內(nèi) 膜控制，輸入為速度給定/和速度反饋V，速度跟蹤誤差e v在線調(diào)整速度神經(jīng)內(nèi)膜控制器的 權(quán)重ων，輸出為速度電流控制器的q軸電流給定ζ;電流控制器采用PI控制，速度電流控制 器的q軸電流給定ζ,與q軸電流反饋iq相減后，經(jīng)PI控制器輸出速度電流控制器的q軸電壓 給定Uv。
[0010] 所述ω x和ω V通過(guò)模糊分類控制器和權(quán)重分配器確定，模糊分類控制器包括位置 模糊分類控制器和速度模糊分類控制器;位置模糊分類控制器采用二維模糊控制器，二維 模糊控制器對(duì)位置跟蹤誤差e x和位置跟蹤誤差導(dǎo)數(shù)ecx進(jìn)行模糊分類，并輸出位置電流控制 器的空間隸屬度μχ;速度模糊分類控制器采用二維模糊控制器，二維模糊控制器對(duì)速度跟 蹤誤差e v和速度跟蹤誤差導(dǎo)數(shù)進(jìn)行模糊分類，并輸出速度電流控制器的空間隸屬度μν; 權(quán)重分配器對(duì)μ χ和μν進(jìn)行歸一化分配得到ω jp ω V;Uq= ω χυχ+ ω vUv。
[0011] 所述位置神經(jīng)內(nèi)膜控制（Neural Network Internal Model Control of Position，簡(jiǎn)稱麗IMCP)包括位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（Neural Network Control of Position，簡(jiǎn)稱NNCP)和位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型（Neural Network Model of Position，簡(jiǎn) 稱NNMP)兩部分;其中位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCP采用5-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下 降法進(jìn)行在線調(diào)整;位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMP采用4-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下 降法進(jìn)行在線調(diào)整；
[0012] 所述速度神經(jīng)內(nèi)膜控制（Neural Network Internal Model Control of Velocity，簡(jiǎn)稱麗IMCV)包括速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（Neural Network Control of Velocity，簡(jiǎn)稱麗CV)和速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型兩部分（Neural Network Model of Velocity，簡(jiǎn)稱NNMV);其中速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCV采用6-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯 度下降法進(jìn)行在線調(diào)整;速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMV采用5-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯 度下降法進(jìn)行在線調(diào)整。
[0013] 所述d軸電流采用PI控制，d軸電流給定^與d軸電流反饋id相減后，經(jīng)PI控制器輸 出d軸電壓給定Ud;優(yōu)選的，所述d軸電流給定/ (, =0。
[0014] 有益效果:本發(fā)明提供的永磁直線電機(jī)伺服控制方法，通過(guò)模糊分類控制器和并 行雙模型控制器和PI控制器實(shí)現(xiàn)直線電機(jī)的整體控制。模糊分類控制器可以對(duì)位置和速度 控制效果進(jìn)行模糊分類，確定雙控制器的各自控制器的控制效果好壞，確定各自模型的隸 屬度，當(dāng)位置控制不佳時(shí)，加大位置實(shí)時(shí)控制，當(dāng)速度不佳時(shí)，加大速度控制，當(dāng)負(fù)載變化時(shí) 引起加速度的瞬時(shí)改變，速度控制模型可以及時(shí)得到反饋，速度模糊控制器輸出隸屬度增 加，速度電流控制模型起主要作用，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速響應(yīng)；當(dāng)位置改變時(shí)，位置模糊控制器 輸出隸屬度增加，位置電流控制其主要作用，實(shí)現(xiàn)位置的快速跟蹤。在穩(wěn)態(tài)時(shí)速度控制模型 起作用較弱，位置環(huán)起主導(dǎo)作用，實(shí)現(xiàn)伺服系統(tǒng)的快速跟蹤。其中位置和速度控制采用神經(jīng) 內(nèi)模控制智能控制，可以迅速抵抗負(fù)載或者外部環(huán)境變化所引起的參數(shù)變化擾動(dòng)，進(jìn)一步 提高了系統(tǒng)控制精度和抗干擾性能。
[0015] 本發(fā)明從傳統(tǒng)位置速度電流三環(huán)串級(jí)和位置電流兩環(huán)控制的優(yōu)缺點(diǎn)出發(fā)，設(shè)計(jì)了 雙模型的并行式控制，可以實(shí)現(xiàn)定位準(zhǔn)確和快速響應(yīng)，并采用了神經(jīng)內(nèi)模控制，對(duì)于負(fù)載和 外部環(huán)境變化時(shí)，能迅速響應(yīng)，抗干擾能力強(qiáng)，同時(shí)提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度。
【附圖說(shuō)明】
[0016] 圖1為本發(fā)明的應(yīng)用系統(tǒng)框圖；
[0017]圖2為位置電流控制器的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0018] 圖3為速度電流控制器的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019] 圖4為位置跟蹤誤差模糊隸屬度函數(shù)；
[0020]圖5為速度跟蹤誤差模糊隸屬度函數(shù)；
[0021] 圖6為位置電流控制器空間隸屬度μχ函數(shù)；
[0022] 圖7為速度電流控制器空間隸屬度μν函數(shù)；
[0023] 圖8為神經(jīng)內(nèi)模控制器中神經(jīng)控制流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作更進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0025] -種永磁直線電機(jī)伺服控制方法，圖1是系統(tǒng)的整體控制框圖。通過(guò)光柵尺對(duì)位置 和速度進(jìn)行檢測(cè)，電流通過(guò)電流傳感器或者霍爾傳感器檢測(cè)。其中檢測(cè)到的位置和速度通 過(guò)與給定信號(hào)進(jìn)行比較，輸出差值通過(guò)模糊分類器，得到位置和速度雙模型控制的空間隸 屬度μ χ和μν，經(jīng)過(guò)權(quán)重分配器得到雙模型各自對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)ωχ和ων;位置電流控制器和速 度電流控制器輸出控制量U x和Uv，位置電流控制器和速度電流控制器的輸出與其相應(yīng)權(quán)值 乘積的加和得到q軸電壓控制器輸出U q(3d軸電流給定與采樣電流相減后經(jīng)過(guò)d軸控制器，輸 出控制量Udc3Ua和Ue經(jīng)過(guò)SVPmi輸出六路脈沖信號(hào)，六路脈沖信號(hào)通過(guò)三相逆變電源的六個(gè) 功率開(kāi)關(guān)管進(jìn)行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機(jī)上的三相電壓，實(shí)現(xiàn)對(duì)三相 永磁直線電機(jī)的控制。下面對(duì)各個(gè)控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程加以具體說(shuō)明。
[0026] (1)如圖2所示，所述位置電流控制器包括位置控制器和電流控制器;位置控制器 采用位置神經(jīng)內(nèi)膜控制，輸入為位置給定f和位置反饋X，位置跟蹤誤差e x在線調(diào)整位置神 經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重ωχ，輸出為位置電流控制器的q軸電流給定ζ;電流控制器采用PI控 制，位置電流控制器的q軸電流給定'與q軸電流反饋i q相減后，經(jīng)PI控制器輸出位置電流 控制器的q軸電壓給定Ux。
[0027] 位置神經(jīng)內(nèi)膜控器的設(shè)計(jì):包括位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCP和位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模 型NNMP兩部分，位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCP的輸出信號(hào)為ζ，位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMP的 輸出信號(hào)為，在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)在線建立位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCP和位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型 NNMP0
[0028] 位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMP采用采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在 線調(diào)整。對(duì)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)模型進(jìn)行離散化，系統(tǒng)為二階系統(tǒng)，則其動(dòng)態(tài)模型可以表示 為：
[0029]
[0030]
[0031]
位置神經(jīng)內(nèi)部模型NNMP采用4-7-1的結(jié)構(gòu)，各層的輸出用〇衷示，輸入用net表示：
[0032] 輸入層的輸出為
[0033]隱含層的輸入為 為輸入層與隱含層 的連接權(quán)值；
[0034]隱含層的激活函；
[0035]隱含層的輸出為 [0036]輸出層輸入為 [0037]輸出層采用線性i
[0038] 定義該網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
[0039] 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正公式為：Δ ω j(k)=n〇j2(x(k)_Xm(k))，Δ ω ji(k)=ng'（netj3(k)) ((x(k)-xm(k)) ω」(k)oii(k)，η = 〇·〇4為學(xué)習(xí)因子；
[0040] 更新權(quán)值：ω#(k) = ω#(k)+A c〇ji(k)，c〇j(k)=c〇j(k)+A c〇j(k)。
[00411 位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCP采用5-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：
[0042] 輸入層的輸入
[0043] 隱含層輸入為
[0044] 隱含層輸出為
[0045] 輸出層輸入為
[0046] 輸出層采用線
[0047] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能 [0048]該網(wǎng)絡(luò)的本
[0050] 通過(guò)在線調(diào)整權(quán)值，實(shí)現(xiàn)輸出較為理想的控制量^。
[0051] (2)如圖3所示，所述速度電流控制器包括速度控制器和電流控制器;速度控制器 采用速度神經(jīng)內(nèi)膜控制，輸入為速度給定，和速度反饋V，速度跟蹤誤差e v在線調(diào)整速度神 經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重ω V，輸出為速度電流控制器的q軸電流給定ζ ;電流控制器采用PI控 制，速度電流控制器的q軸電流給定ζ與q軸電流反饋iq相減后，經(jīng)PI控制器輸出速度電流 控制器的q軸電壓給定Uv。
[0052] 速度神經(jīng)內(nèi)膜控制的設(shè)計(jì):包括速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCV和速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模 型NNMV兩部分，速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCV的輸出信號(hào)為ζ，速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMV的 輸出信號(hào)為vm，在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)在線建立速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCV和速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型 NNMV0
[0053] 速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMV采用采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在
線調(diào)整。對(duì)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)模型進(jìn)行離散化，系統(tǒng)為三階系統(tǒng)，則其動(dòng)態(tài)模型可以表示 為：
[0054]
[0055] 轉(zhuǎn)化成差分方程為：
[0056] 速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部豐j
速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型NNMV率田Fi_7_1的姑始·欠巨的給,屮,田η券完·給λ田券完.
[0057] 輸入層的輸出3
[0058] 隱含層的輸入?
[0064] 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正公式為：Δ ω j(k)=n〇j2(v(k)-vm(k))，Δ ω ji(k)=ng'（netj3(k)) ((v(k)-vm(k)) ω」(k)〇ii(k)，η = 〇·〇4為學(xué)習(xí)因子； 的連接權(quán)值；
[0059] 隱含層的激活函$
[0000]隱含層的輸出為：
[0061] 輸出層輸入為："<
[0062] 輸出層采用線性_
[0063] 定義該網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) I
[0065] 更新權(quán)值：ω#(1〇=ω#(1〇+Δ c〇ji(k)，c〇j(k)=c〇j(k)+A c〇j(k)。
[0066] 速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNCV采用6-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：
[0074] 更新權(quán)值:tj(k) = tj(k)+A tj，tji(k) = tji(k)+A tji
[0075] 通過(guò)在線調(diào)整權(quán)值，實(shí)現(xiàn)輸出較為理想的控制量ζ。
[0076] (3)位置神經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重ωχ和速度神經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重ων通過(guò)模糊分 類控制器和權(quán)重分配器確定，模糊分類控制器包括位置模糊分類控制器和速度模糊分類控 制器。
[0077] 位置模糊分類控制器采用二維模糊控制器，二維模糊控制器對(duì)位置跟蹤誤差&和 位置跟蹤誤差導(dǎo)數(shù)ecx進(jìn)行模糊分類，并輸出位置電流控制器的空間隸屬度μ χ;速度模糊分 類控制器采用二維模糊控制器，二維模糊控制器對(duì)速度跟蹤誤差ev和速度跟蹤誤差導(dǎo)數(shù) 進(jìn)行模糊分類，并輸出速度電流控制器的空間隸屬度μ ν。位置模糊分類控制器和速度模糊 分類控制器采用相同的模糊規(guī)則表，通過(guò)模糊規(guī)則表對(duì)輸入進(jìn)行判斷，得到空間隸屬度μ χ 和空間隸屬度μν;對(duì)于模糊規(guī)則定義一下七個(gè)變量:正大ΡΒ、正中ΡΜ、正小PS、零0、負(fù)小NS、 負(fù)中匪和負(fù)大ΝΒ，通過(guò)這七個(gè)變量來(lái)描述輸入變量的大小，輸入隸屬度函數(shù)采用高斯函數(shù) 的形式，輸出隸屬度函數(shù)采用三角型函數(shù)的形式，模糊規(guī)則表如表1所示。
[0078]表1模糊判斷規(guī)則表
[0080] 權(quán)重分配器對(duì)μχ和μν進(jìn)行歸一化分配得到ω x和ω v;Uq= ω XUX+ ω vUv。
[0081] 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人 員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng) 視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種永磁直線電機(jī)伺服控制方法，其特征在于:位置環(huán)和q軸電流環(huán)組成位置電流控 制器，速度環(huán)和q軸電流組成速度電流控制器，位置電流控制器和速度電流控制器采用并行 控制方式輸出q軸電壓給定U q;d軸電流采用PI控制輸出d軸電壓給定Ud;Uq和Ud經(jīng)過(guò)Park變 換后，輸出控制量Ua和Uf!，Ua和Uf!經(jīng)過(guò)SVPWM輸出六路脈沖信號(hào)，六路脈沖信號(hào)通過(guò)三相逆變 電源的六個(gè)功率開(kāi)關(guān)管進(jìn)行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機(jī)上的三相電壓， 實(shí)現(xiàn)對(duì)三相永磁直線電機(jī)的控制。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的永磁直線電機(jī)伺服控制方法，其特征在于： 所述位置電流控制器包括位置控制器和電流控制器;位置控制器采用位置神經(jīng)內(nèi)膜控 制，輸入為位置給定f和位置反饋X，位置跟蹤誤差ex在線調(diào)整位置神經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重 ωχ，輸出為位置電流控制器的q軸電流給定?;電流控制器采用PI控制，位置電流控制器的 q軸電流給定（與q軸電流反饋iq相減后，經(jīng)ΡI控制器輸出位置電流控制器的q軸電壓給定 Ux； 所述速度電流控制器包括速度控制器和電流控制器;速度控制器采用速度神經(jīng)內(nèi)膜控 制，輸入為速度給定，和速度反饋V，速度跟蹤誤差ev在線調(diào)整速度神經(jīng)內(nèi)膜控制器的權(quán)重 ων，輸出為速度電流控制器的q軸電流給定ζ ;電流控制器采用PI控制，速度電流控制器的 q軸電流給定與q軸電流反饋iq相減后，經(jīng)ΡI控制器輸出速度電流控制器的q軸電壓給定 Uv； 所述ω x和ω v通過(guò)模糊分類控制器和權(quán)重分配器確定，模糊分類控制器包括位置模糊 分類控制器和速度模糊分類控制器;位置模糊分類控制器采用二維模糊控制器，二維模糊 控制器對(duì)位置跟蹤誤差ex和位置跟蹤誤差導(dǎo)數(shù)&進(jìn)行模糊分類，并輸出位置電流控制器的 空間隸屬度μ χ;速度模糊分類控制器采用二維模糊控制器，二維模糊控制器對(duì)速度跟蹤誤 差ev和速度跟蹤誤差導(dǎo)數(shù)進(jìn)行模糊分類，并輸出速度電流控制器的空間隸屬度μ ν;權(quán)重 分配器對(duì)μχ和μν進(jìn)行歸一化分配得到ω ω V; Uq= ω χυχ+ ω vUv。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的永磁直線電機(jī)伺服控制方法，其特征在于： 所述位置神經(jīng)內(nèi)膜控制包括位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型兩部分;其 中位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器采用5-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在線調(diào)整;位置 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型采用4-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在線調(diào)整； 所述速度神經(jīng)內(nèi)膜控制包括速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型兩部分;其 中速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器采用6-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在線調(diào)整;速度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部模型采用5-7-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用梯度下降法進(jìn)行在線調(diào)整。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的永磁直線電機(jī)伺服控制方法，其特征在于:所述d軸電流采用 PI控制，d軸電流給定與d軸電流反饋id相減后，經(jīng)PI控制器輸出d軸電壓給定Ud。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的永磁直線電機(jī)伺服控制方法，其特征在于:所述d軸電流給定
【文檔編號(hào)】H02P21/22GK106067750SQ201610313289
【公開(kāi)日】2016年11月2日
【申請(qǐng)日】2016年5月12日 公開(kāi)號(hào)201610313289.1, CN 106067750 A, CN 106067750A, CN 201610313289, CN-A-106067750, CN106067750 A, CN106067750A, CN201610313289, CN201610313289.1
【發(fā)明人】余海濤, 張濤, 程帆, 胡敏強(qiáng), 黃磊
【申請(qǐng)人】東南大學(xué)