一種永磁直線電機伺服控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種永磁直線電機伺服控制方法，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經過Park變換后，輸出控制量Uα和Uβ，Uα和Uβ經過SVPWM輸出六路脈沖信號，六路脈沖信號通過三相逆變電源的六個功率開關管進行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機上的三相電壓，實現對三相永磁直線電機的控制。本發(fā)明方法提高了直線電機伺服控制系統的穩(wěn)定性、精確度和動態(tài)響應。
【專利說明】
_種永磁直線電機伺服控制方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種永磁直線電機伺服控制方法，屬于電機伺服及控制技術。
【背景技術】
[0002] 直線電機具有直接驅動、高推力、高剛度及長行程等優(yōu)點成為國內外機床行業(yè)制 造高級加工的首選。在機床進給伺服系統中，相比于原旋轉電機，直線電動機取消了電動機 與工作臺的機械機構，縮短了傳動鏈，從而可以實現直接驅動的高速響應，減小了機械摩擦 和跟蹤滯后，提高了機床的效率與精度。由于取消了傳動裝置，直線電機可以實現瞬時啟 動，高速時瞬時停止，在高速切削中得到很好應用。
[0003] 根據控制精度和動態(tài)性能的要求，直線電機的位置伺服控制系統中常常有多種控 制方式。對控制要求較低的場合可以采用位置單環(huán)，外加電流保護的控制策略。單環(huán)很難達 到精確的精度要求和很高的性能要求。雙環(huán)控制系統包括電流內環(huán)和位置外環(huán)，可以實現 勵磁和推力的解耦，進行矢量控制，既可以抑制電流的波動又可以實現位置的快速跟蹤，由 于沒有速度控制，系統帶載能力較弱，適用于輕載的場合。三環(huán)控制系統包括位置環(huán)、速度 環(huán)、電流環(huán)，組成串聯控制系統，三環(huán)控制系統抗干擾能力較強、帶載能力強，由于位置外環(huán) 調節(jié)需要經過速度環(huán)和電流環(huán)，導致滯后調節(jié)，產生跟蹤誤差。
[0004] 永磁直線電機由于存在齒槽效應、端部效應，系統參數(動子質量、粘滯摩擦系數 等)變化，推力波動等非線性因素，直線電機系統是一個多變量、時變的非線性系統，在要求 較高的伺服控制場合，傳統的PID控制器很難達到精準的控制要求。采用智能控制可以實現 比PID控制更好效果。

【發(fā)明內容】

[0005] 發(fā)明目的：為了彌補位置、電流環(huán)雙環(huán)控制帶載能力弱的缺點，克服位置速度、電 流環(huán)三環(huán)控制滯后的不足，同時提高速度環(huán)和位置環(huán)的控制精度，本發(fā)明提供一種新的永 磁直線電機伺服控制方法;該方法同時采用位置電流控制器和速度電流控制器并聯的控制 策略，采用模糊分類思想使得兩種控制器共同對輸出控制量做出貢獻，能夠有效地提高電 機的目標跟蹤特性和抗干擾特性，減小穩(wěn)態(tài)誤差和響應時間，從而獲得更為理想的控制性 能。同時，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內膜控制方法，這是一 種較好的針對時變性和非線性的控制方法，能夠進一步提高電機伺服系統的跟蹤特性和抗 干擾特性。
[0006] 技術方案:為實現上述目的，本發(fā)明采用的技術方案為：
[0007] -種永磁直線電機伺服控制方法，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經過Park變換后，輸出 控制量Uc^PU^Ua和Ue經過SVPWM輸出六路脈沖信號，六路脈沖信號通過三相逆變電源的六 個功率開關管進行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機上的三相電壓，實現對三 相永磁直線電機的控制。
[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內 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在線調整位置神經內膜控制器的 權重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內 膜控制，輸入為速度給定/和速度反饋V，速度跟蹤誤差e v在線調整速度神經內膜控制器的 權重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通過模糊分類控制器和權重分配器確定，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 模糊控制器對位置跟蹤誤差e x和位置跟蹤誤差導數ecx進行模糊分類，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，二維模糊控制器對速度跟 蹤誤差e v和速度跟蹤誤差導數進行模糊分類，并輸出速度電流控制器的空間隸屬度μν; 權重分配器對μ χ和μν進行歸一化分配得到ω jp ω V;Uq= ω χυχ+ ω vUv。
[0011] 所述位置神經內膜控制（Neural Network Internal Model Control of Position，簡稱麗IMCP)包括位置神經網絡控制器（Neural Network Control of Position，簡稱NNCP)和位置神經網絡內部模型（Neural Network Model of Position，簡 稱NNMP)兩部分;其中位置神經網絡控制器NNCP采用5-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下 降法進行在線調整;位置神經網絡內部模型NNMP采用4-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下 降法進行在線調整；
[0012] 所述速度神經內膜控制（Neural Network Internal Model Control of Velocity，簡稱麗IMCV)包括速度神經網絡控制器（Neural Network Control of Velocity，簡稱麗CV)和速度神經網絡內部模型兩部分（Neural Network Model of Velocity，簡稱NNMV);其中速度神經網絡控制器NNCV采用6-7-1三層神經網絡結構，采用梯 度下降法進行在線調整;速度神經網絡內部模型NNMV采用5-7-1三層神經網絡結構，采用梯 度下降法進行在線調整。
[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伺服控制方法，通過模糊分類控制器和并 行雙模型控制器和PI控制器實現直線電機的整體控制。模糊分類控制器可以對位置和速度 控制效果進行模糊分類，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，當位置控制不佳時，加大位置實時控制，當速度不佳時，加大速度控制，當負載變化時 引起加速度的瞬時改變，速度控制模型可以及時得到反饋，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，實現系統的快速響應；當位置改變時，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，實現位置的快速跟蹤。在穩(wěn)態(tài)時速度控制模型 起作用較弱，位置環(huán)起主導作用，實現伺服系統的快速跟蹤。其中位置和速度控制采用神經 內?？刂浦悄芸刂疲梢匝杆俚挚关撦d或者外部環(huán)境變化所引起的參數變化擾動，進一步 提高了系統控制精度和抗干擾性能。
[0015] 本發(fā)明從傳統位置速度電流三環(huán)串級和位置電流兩環(huán)控制的優(yōu)缺點出發(fā)，設計了 雙模型的并行式控制，可以實現定位準確和快速響應，并采用了神經內?？刂疲瑢τ谪撦d和 外部環(huán)境變化時，能迅速響應，抗干擾能力強，同時提高系統的穩(wěn)態(tài)精度。
【附圖說明】
[0016] 圖1為本發(fā)明的應用系統框圖；
[0017]圖2為位置電流控制器的結構示意圖；
[0018] 圖3為速度電流控制器的結構示意圖；
[0019] 圖4為位置跟蹤誤差模糊隸屬度函數；
[0020]圖5為速度跟蹤誤差模糊隸屬度函數；
[0021] 圖6為位置電流控制器空間隸屬度μχ函數；
[0022] 圖7為速度電流控制器空間隸屬度μν函數；
[0023] 圖8為神經內?？刂破髦猩窠浛刂屏鞒虉D。
【具體實施方式】
[0024]下面結合附圖對本發(fā)明作更進一步的說明。
[0025] -種永磁直線電機伺服控制方法，圖1是系統的整體控制框圖。通過光柵尺對位置 和速度進行檢測，電流通過電流傳感器或者霍爾傳感器檢測。其中檢測到的位置和速度通 過與給定信號進行比較，輸出差值通過模糊分類器，得到位置和速度雙模型控制的空間隸 屬度μ χ和μν，經過權重分配器得到雙模型各自對系統的貢獻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權值 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過d軸控制器，輸 出控制量Udc3Ua和Ue經過SVPmi輸出六路脈沖信號，六路脈沖信號通過三相逆變電源的六個 功率開關管進行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機上的三相電壓，實現對三相 永磁直線電機的控制。下面對各個控制器的設計過程加以具體說明。
[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 采用位置神經內膜控制，輸入為位置給定f和位置反饋X，位置跟蹤誤差e x在線調整位置神 經內膜控制器的權重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] 位置神經內膜控器的設計:包括位置神經網絡控制器NNCP和位置神經網絡內部模 型NNMP兩部分，位置神經網絡控制器NNCP的輸出信號為ζ，位置神經網絡內部模型NNMP的 輸出信號為，在系統運行時在線建立位置神經網絡控制器NNCP和位置神經網絡內部模型 NNMP0
[0028] 位置神經網絡內部模型NNMP采用采用三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在 線調整。對永磁同步電機系統模型進行離散化，系統為二階系統，則其動態(tài)模型可以表示 為：
[0029]
[0030]
[0031]
位置神經內部模型NNMP采用4-7-1的結構，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] 定義該網絡學習
[0039] 網絡權值修正公式為：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為學習因子；
[0040] 更新權值：ω#(k) = ω#(k)+A c〇ji(k)，c〇j(k)=c〇j(k)+A c〇j(k)。
[00411 位置神經網絡控制器NNCP采用5-7-1三層神經網絡結構：
[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] 神經網絡性能 [0048]該網絡的本
[0050] 通過在線調整權值，實現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 采用速度神經內膜控制，輸入為速度給定，和速度反饋V，速度跟蹤誤差e v在線調整速度神 經內膜控制器的權重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] 速度神經內膜控制的設計:包括速度神經網絡控制器NNCV和速度神經網絡內部模 型NNMV兩部分，速度神經網絡控制器NNCV的輸出信號為ζ，速度神經網絡內部模型NNMV的 輸出信號為vm，在系統運行時在線建立速度神經網絡控制器NNCV和速度神經網絡內部模型 NNMV0
[0053] 速度神經網絡內部模型NNMV采用采用三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在
線調整。對永磁同步電機系統模型進行離散化，系統為三階系統，則其動態(tài)模型可以表示 為：
[0054]
[0055] 轉化成差分方程為：
[0056] 速度神經網絡內部豐j
速度神經網絡內部模型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] 網絡權值修正公式為：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為學習因子； 的連接權值；
[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] 定義該網絡學習 I
[0065] 更新權值：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] 速度神經網絡控制器NNCV采用6-7-1三層神經網絡結構：
[0074] 更新權值:tj(k) = tj(k)+A tj，tji(k) = tji(k)+A tji
[0075] 通過在線調整權值，實現輸出較為理想的控制量ζ。
[0076] (3)位置神經內膜控制器的權重ωχ和速度神經內膜控制器的權重ων通過模糊分 類控制器和權重分配器確定，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，二維模糊控制器對位置跟蹤誤差&和 位置跟蹤誤差導數ecx進行模糊分類，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，二維模糊控制器對速度跟蹤誤差ev和速度跟蹤誤差導數 進行模糊分類，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，通過模糊規(guī)則表對輸入進行判斷，得到空間隸屬度μ χ 和空間隸屬度μν;對于模糊規(guī)則定義一下七個變量:正大ΡΒ、正中ΡΜ、正小PS、零0、負小NS、 負中匪和負大ΝΒ，通過這七個變量來描述輸入變量的大小，輸入隸屬度函數采用高斯函數 的形式，輸出隸屬度函數采用三角型函數的形式，模糊規(guī)則表如表1所示。
[0078]表1模糊判斷規(guī)則表
[0080] 權重分配器對μχ和μν進行歸一化分配得到ω x和ω v;Uq= ω XUX+ ω vUv。
[0081] 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出：對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應 視為本發(fā)明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種永磁直線電機伺服控制方法，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經過Park變 換后，輸出控制量Ua和Uf!，Ua和Uf!經過SVPWM輸出六路脈沖信號，六路脈沖信號通過三相逆變 電源的六個功率開關管進行三相逆變，最終輸出施加在三相永磁直線電機上的三相電壓， 實現對三相永磁直線電機的控制。2. 根據權利要求1所述的永磁直線電機伺服控制方法，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內膜控 制，輸入為位置給定f和位置反饋X，位置跟蹤誤差ex在線調整位置神經內膜控制器的權重 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內膜控 制，輸入為速度給定，和速度反饋V，速度跟蹤誤差ev在線調整速度神經內膜控制器的權重 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通過模糊分類控制器和權重分配器確定，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 控制器對位置跟蹤誤差ex和位置跟蹤誤差導數&進行模糊分類，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，二維模糊控制器對速度跟蹤誤 差ev和速度跟蹤誤差導數進行模糊分類，并輸出速度電流控制器的空間隸屬度μ ν;權重 分配器對μχ和μν進行歸一化分配得到ω ω V; Uq= ω χυχ+ ω vUv。3. 根據權利要求2所述的永磁直線電機伺服控制方法，其特征在于： 所述位置神經內膜控制包括位置神經網絡控制器和位置神經網絡內部模型兩部分;其 中位置神經網絡控制器采用5-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在線調整;位置 神經網絡內部模型采用4-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在線調整； 所述速度神經內膜控制包括速度神經網絡控制器和速度神經網絡內部模型兩部分;其 中速度神經網絡控制器采用6-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在線調整;速度 神經網絡內部模型采用5-7-1三層神經網絡結構，采用梯度下降法進行在線調整。4. 根據權利要求1所述的永磁直線電機伺服控制方法，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PI控制器輸出d軸電壓給定Ud。5. 根據權利要求4所述的永磁直線電機伺服控制方法，其特征在于:所述d軸電流給定
【文檔編號】H02P21/22GK106067750SQ201610313289
【公開日】2016年11月2日
【申請日】2016年5月12日 公開號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, 黃磊
【申請人】東南大學