[发明专利]无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器构造方法

摘要

本发明公开一种无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器构造方法，先将两个Park逆变换，两个Clark逆变换，两个电流跟踪型逆变器分别依次串接后连接于无轴承同步磁阻电机之前作为一个整体组成复合被控对象；再将构造的神经网络广义逆串接于复合被控对象之前组成广义伪线性系统，然后将两个位置控制器、一个速度控制器共同组成线性闭环控制器；最后将线性闭环控制器、神经网络广义逆、两个Park逆变换、两个Clark逆变换、两个电流跟踪型逆变器分别依次串接后共同构成；通过闭环控制和调整PID参数实现电磁转矩和径向悬浮力之间以及径向悬浮力自身在两垂直方向上的分量之间的独立解耦控制，显著提高了无轴承同步磁阻电机的控制性能。

主权项

1.一种无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器构造方法，其特征是采用如下步骤：1）将第一、第二Park逆变换（21、31），第一、第二Clark逆变换（22、32），第一、第二电流跟踪型逆变器（23、33）分别依次串接后连接于无轴承同步磁阻电机（1）之前作为一个整体组成复合被控对象（5）； 2）建立无轴承同步磁阻电机（1）的数学模型，经过坐标变换和线性放大得到复合被控对象（5）的数学模型，在复合被控对象（5）的数学模型的基础上采用静态神经网络（61）加5个线性环节来构造神经网络广义逆（6）； 3）将神经网络广义逆（6）串接于复合被控对象（5）之前组成广义伪线性系统（8），复合被控对象（5）以电机转子的位置x、y和转速ω为输出，以神经网络广义逆（6）输出的四个电流信号、、、作为复合被控对象（5）的输入控制量；广义伪线性系统（8）包括两个位置子系统（81、82）和一个速度子系统（83）这三个单输入单输出子系统；4）对神经网络广义逆（6）进行训练，通过训练确定静态神经网络（61）的各个权系数，使神经网络广义逆（6）逼近复合被控对象（5）的广义逆系统；5）分别对线性化解耦后的广义伪线性系统（8）中两个位置子系统（81、82）、一个速度子系统（83）设计对应的两个位置控制器（41、42）、一个速度控制器（43），将这三个控制器共同组成线性闭环控制器（4）； 6）将线性闭环控制器（4）、神经网络广义逆（6）、第一、第二Park逆变换（21、31）、第一、第二Clark逆变换（22、32）、第一、第二电流跟踪型逆变器（23、33）分别依次串接后共同构成无轴承同步磁阻电机神经网络广义逆解耦控制器（7）。