[发明专利]一种基于膜算法的永磁直流电动机转速在线控制方法

说明书

本发明公开了一种基于膜算法的永磁直流电动机转速在线控制方法，包括以下步骤：步骤1：推导所需建立模型的输入输出变量；步骤2：构造高斯过程模型和二阶多项式模型；步骤3：构造三层膜的膜算法框架；步骤4：完成转速控制。膜算法作为一种具有高度并行性的生物启发算法，能够具备良好的全局和局部寻优能力，本发明通过膜算法的并行性，能够快速预测，同时通过不同膜之间的通信，增强了不同模型的预测效果，最终能够实现高精度的转速控制，同时该方法对参数的灵敏性要求很低，涉及参数很少。

技术领域

本发明涉及永磁直流电动机转速控制技术领域，尤其涉及一种基于膜算法的永磁直流电动机转速在线控制方法。

背景技术

目前，高性能的永磁直流电机在机器人、轧机、机床等工业中广泛应用。而对于这些高性能的永磁直流电机的使用，其核心问题在于对电机进行精确转速(位移)控制。由于高性能的永磁直流电机要求电机能够快速响应，转速能够从负载影响中快速复原，并且对参数变量不敏感，因此电机速度的精确控制是当前研究热点问题。

传统的永磁直流电机速度控制采用比例积分(PI)或者比例积分微分(PID)控制，这些控制算法能够使得一些线性系统在很小范围的系统参数内稳定。然而，这些控制系统对数学模型的精度有很高的要求，而精确的系统模型通常很难获得。同时，由于电机负载的不确定性并具有非线性机械特性，很可能造成驱动系统不稳定。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于膜算法的永磁直流电动机转速在线控制方法，能够在参数的灵敏性低，涉及参数较少的情况下实现高精度的转速控制。

本发明采用的技术方案为：

一种基于膜算法的永磁直流电动机转速在线控制方法，包括以下步骤：

步骤1：据永磁直流电机驱动系统动态模型推导所需建立模型的输入输出变量；

步骤2：根据不同工况收集转速与控制电压的数据，利用收集到的转速与对应控制电压数据分别构造高斯过程模型和二阶多项式模型；

步骤3：根据所构造的多项式响应模型和高斯过程预测模型构造三层膜的膜算法框架；

步骤4：首先，在步骤3获得膜算法框架中输入下一周期期望转速，得到预测控制电压v_c*；然后，将输出层预测控制电压v_c*输出，经D/A转换器转换后作用到永磁直流电机，当完成当前时刻转速控制后，更新膜算法内模型，继续执行下一时刻转速控制。

步骤3中所构造的膜算法，包含三层膜，最外层为多项式响应模型层，中层为高斯过程模型层，内层为输出层；其中，输出层将最外层的预测控制电压和中层的预测电压加权并输出到D/A转换器，其加权函数为v_c*＝v_cPR(1-α)+v_cKriα，其中α的取值范围为[0.9,0.95]，v_cPR为外层预测值，v_cKri为中层预测值，v_c*为最终输出控制电压。

步骤3中膜算法的外层多项式模型层为三输入二阶多项式模型，可以根据预测粗略预测控制电压；中层高斯过程模型层为三输入一输出高斯过程预测模型，可以更高精度的预测控制电压；内层输出层能够接收外层和中层的预测输出，然后权衡两个输出得到更为准确的输出。

步骤3构造多项式模型为：

其中输入ω(n-1)＝x₁,ω(n+1)＝x₂,ω(n+1)＝x₃，输入为控制电压v；对于该多项式模型，通过权利要求1步骤2中采集的输入输出数据，根据最小二乘法可以计算出模型参数b₀,b₁,…,b₉。

步骤2构造的高斯过程控制器模型如下：