[发明专利]三电机驱动系统神经网络广义逆自适应控制器的构造方法

权利要求书

1.一种三电机驱动系统神经网络广义逆自适应控制器的构造方法，其特征是包括如下步骤：

   1）由三台变频器分别驱动三台感应电机以带动负载构成三电机驱动系统，将三台感应电机和三台变频器分别连接S7-300 PLC，通过S7-300 PLC设定三台变频器的转速给定值，以转速给定值作为三电机驱动系统的输入，以三台感应电机中的主动感应电机的转速ω_r1和皮带张力F₁₂、F₂₃作为三电机驱动系统的输出；

2）通过静态神经网络加2个积分器和3个传函来构造三电机驱动系统的神经网络广义逆，所述静态神经网络有8个输入节点和3个输出节点，所述神经网络广义逆具有3个输入节点和3个输出节点，静态神经网络的第二、第五、第八个输入为神经网络广义逆的输入，第二个输入经第一个传函为静态神经网络的第一个输入，第五个输入经第二个传函为静态神经网络的第四个输入，第四个输入经第一个积分器为静态神经网络的第三个输入，第八个输入经第三个传函为静态神经网络的第七个输入，第七个输入经第二个积分器为静态神经网络的第六个输入，静态神经网络的输出即为神经网络广义逆的输出；

3）将神经网络广义逆连接于三电机驱动系统之前共同组成由一个速度子系统和两个张力子系统构成的伪线性复合系统；

4）分别对一个速度子系统和两个张力子系统设计相应的一个速度模糊自适应控制器和两个张力模糊自适应控制器，每个所述模糊自适应控制器均由模糊推理系统和PID控制器组成，由一个速度模糊自适应控制器和两个张力模糊自适应控制器构成模糊自适应闭环控制器；

5）将模糊自适应闭环控制器和神经网络广义逆相串接形成神经网络广义逆自适应控制器。

2.根据权利要求1所述的三电机驱动系统神经网络广义逆自适应控制器的构造方法，其特征是：设计模糊自适应控制器时，以三电机驱动系统误差e和e的变化率ec为输入量，输出量为PID控制器的比例系数K_p、积分系数K_i、微分系数K_d的变化量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d。

3.根据权利要求1所述的三电机驱动系统神经网络广义逆自适应控制器的构造方法，其特征是：通过调整静态神经网络的权值和域值使神经网络广义逆实现三电机驱动系统的逆系统；静态神经网络的权值和域值的确定方法为：施加ω_r1、F₁₂、F₂₃随机方波信号到三电机驱动系统的输入端以激励系统，采样信号包括速度模糊自适应控制器输出u₁、两个张力模糊自适应控制器输出u₂和u₃以及ω_r1、F₁₂、F₂₃；对ω_r1离线求其一阶导数ω_r1⁽¹⁾，对F₁₂、F₂₃离线求其一、二阶导数F₁₂⁽¹⁾、F₂₃⁽¹⁾、F₁₂⁽²⁾、F₂₃⁽²⁾，用构成的训练样本集｛ω_r1，（ω_r1+ω_r1⁽¹⁾），F₁₂，F₁₂⁽¹⁾，（F₁₂⁽²⁾+1.414 F₁₂⁽¹⁾+ F₁₂），F₂₃，F₂₃⁽¹⁾，（F₂₃⁽²⁾+1.414 F₂₃⁽¹⁾+ F₂₃），u₁，u₂，u₃｝对静态神经网络进行训练以确定权值和域值。