基于模型设计的永磁同步电机神经网络PID控制系统研究

发布时间：2021-04-17 21:49

永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有体积小、转矩密度高、效率高、功率因数高的特点,因而被广泛应用于伺服控制领域。但是永磁同步电机本身是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,其控制系统又对电机参数变化和外部扰动比较敏感,所以如何设计出高性能永磁同步电机驱动系统一直是研究重点。本文利用神经网络在解决非线性和不确定性控制系统方面的优势,结合PID控制器设计出一款基于神经网络的PID控制器,并且将其运用到电压空间矢量调制方法中,这样就得到了基于神经网络PID的PMSM控制算法。另外为了提高系统设计效率,专注于算法调试,论文中使用基于模型的设计方法作为系统软件设计方法。仿真分析和硬件平台实验结果都证明了所提出方法的有效性。主要内容概括如下:1.对神经网络PID控制器的原理和算法进行了系统的分析,并提出了改进控制性能的方法。为验证算法的可行性和可靠性,给出了测试案例,测试结果表明神经网络PID控制器完全能够实时调整神经网络连接权值,达到理想的控制效果。2.分析了空间矢量的基本原理,在此基础上,利用Simulink的Embedded Coder工具箱,搭建了PMSM神经网络PID控制系统仿真模型。通过对比神经网络PID控制和传统PID控制效果,可以看出神经网络PID控制器完全能够满足PMSM调速要求,并且具有更快的速度响应能力。3.分析了基于模型的设计基本流程,并按照此流程,先后对仿真模型的控制器部分完成模型检查,模型定点化,软件在环测试和处理器在环测试。在模型完成测试后搭建控制器代码模型,借助自动代码生成工具完成代码生成,并下载到硬件上进行测试。硬件平台测试结果表明,神经网络PID控制器完全能够满足系统自整定要求,电机转速能够跟踪给定且表现出更快的响应性能。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM341;TP273

文章目录

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 课题的研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 PID神经网络的发展现状

1.2.2 基于模型的设计发展现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本章小结

第二章基于模型的设计方法概述

2.1 基于模型设计的概念

2.2 基于模型设计的基本流程

2.3 本章小结

第三章神经网络PID控制器原理概述

3.1 PID控制器

3.1.1 PID控制器基本原理

3.1.2 数字PID控制算法

3.2 神经网络算法以及神经网络PID

3.2.1 神经网络算法

3.2.2 神经网络PID基本原理

3.2.3 神经网络PID算法示例

3.3 本章小结

第四章基于神经网络PID的PMSM建模与仿真

4.1 永磁同步电机数学模型

4.2 空间矢量控制基本原理

4.3 Simulink Embedded Coder简介

4.3.1 C2000外设库

4.3.2 DMC库

4.3.3 IQ Math库

4.4 PMSM神经网络PID控制系统建模与仿真

4.4.1 PMSM空间矢量控制系统

4.4.2 神经网络PID控制器设计

4.4.3 PMSM神经网络PID控制仿真

4.5 本章小结

第五章自动代码生成以及实验结果分析

5.1 控制系统硬件平台概述

5.2 模型的优化与验证

5.2.1 神经网络PID控制器模型检查与验证

5.2.2 模型定点化

5.2.3 软件在环测试

5.2.4 处理器在环测试

5.3 代码模型设计

5.3.1 代码模型结构概述

5.3.2 代码模型参数设置

5.4 硬件测试结果分析

5.4.1 代码模型设置和检查

5.4.2 自动代码生成以及结果分析

5.5 本章小结

结论与展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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