[发明专利]一种神经网络电流控制器及装置和该控制器的运行方法

说明书

本发明公开了一种神经网络电流控制器及装置和该控制器的运行方法，该神经网络电流控制器至少包括：电机、电压型逆变器、CLARK变换模块、PARK变换模块、IPARK变换模块、转速估计模块、PID神经网络电流控制器、SVPWM模块；电机通过电路分别与电压型逆变器、CLARK变换模块、转速估计模块相连，其用于产生驱动转矩以用做动力源；PID神经网络电流控制器与IPARK变换模块相连，其用于接收调速控制器输出的信号作为PID神经网络电流控制器的给定量以及PARK变换模块的直轴、交轴电流反馈量，将PID神经网络电流控制器的运算结果输出至IPARK变换模块。本发明控制器能够适应电机强耦合、高阶、非线性的特点，从而提高控制精度和稳定性。

技术领域

本发明涉及电机控制领域，具体的说是涉及一种神经网络电流控制器及装置和该控制器的运行方法。

背景技术

电机是依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置。其主要作用是产生驱动转矩，作为其他用电器或各种机械的动力来源。也是现代加工技术中最为关键的部件。

电机控制器是指通过集成电路的主动工作来控制电机按照设定的位置，方向，速度，角度及响应时间进行工作。专用的电机控制器可以使电机的应用更为广泛，输出效率更高。

目前电机的整体控制方案主要由控制器和驱动器组成。其中控制器通过转子位置传感器，定子电流传感器及电压传感器完成对电机转子位置，电流，电压等信号的采集，根据期望的转矩指令，计算出相应的功率信号，通过特定型号的功率器件进行放大后，输出到电机，实现电机的的驱动与运行，输出期望的速度与转矩，实现电机的控制。

其中电流控制器作为传统电机三环控制器的最内环，在一个非线性、强耦合、参数敏感、易受扰动的多变量系统中，在电机模型一定，系统参数固定，系统工况维持基本稳定的情况下，传统控制器能够取得令人满意的静、动态响应特性需求。但当控制系统受到外界扰动或者电机内部参数发生变化时，传统的如PI等控制算法可能无法满足实际需求。

永磁同步电机的智能控制包括神经网络、模糊控制等，通过跟随、学习等手段，在线辨识非线性系统的动静态特征，具备自适应、自学习、自组织特性。随着神经网络的研究不断深入，神经网络控制已然成为只能控制的一个重要分支，神经网络控制在解决复杂非线性、时变、不确定系统等控制问题方面有着较广泛的应用。在研究神经网络的过程中，人们发现将神经网络与PID控制方法结合，一方面，不仅可以增强神经网络在控制复杂非线性、强耦合性系统的能力，另一方面，也由于PID控制器结构简单、控制容易而使得PID神经网络的可行性更高，使得控制系统具备更好的控制性能。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明要解决的技术问题在于提供了一种神经网络电流控制器及装置和该控制器的运行方法。用于解决在非线性、强耦合、参数敏感、易受扰动的多变量电机控制系统中，鲁棒性差，稳定性不好等缺点。能够适应电机强耦合、高阶、非线性的特点，从而提高控制精度和稳定性。

为解决上述技术问题，本发明通过以下方案来实现：一种神经网络电流控制器，该神经网络电流控制器至少包括：电机、电压型逆变器、CLARK变换模块、PARK变换模块、IPARK变换模块、转速估计模块、PID神经网络电流控制器、SVPWM模块；

所述电机通过电路分别与所述电压型逆变器、所述CLARK变换模块、所述转速估计模块相连，其用于产生驱动转矩以用做动力源；

所述PID神经网络电流控制器与所述IPARK变换模块相连，其用于接收调速控制器输出的信号作为PID神经网络电流控制器的给定量以及PARK变换模块的直轴、交轴电流反馈量，将PID神经网络电流控制器的运算结果输出至IPARK变换模块。

进一步的，所述PID神经网络电流控制器分别对所述直轴、所述交轴电流进行控制；