[发明专利]保证瞬态性能的永磁同步电机混沌系统神经网络动态面控制方法

摘要

一种保证瞬态性能的永磁同步电机混沌系统神经网络动态面控制方法，包括：建立永磁同步电机的混沌模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数；转换误差变量，引入限定跟踪误差瞬态特性的有界函数；利用神经网络估计系统的未知参数；基于李亚普诺夫方法，设计系统的虚拟控制量；在虚拟控制器设计中加入一阶滤波器，避免复杂爆炸性问题；本发明提供一种保证瞬态性能的永磁同步电机混沌系统神经网络动态面控制方法，能够有效实现带有模型不确定项的永磁同步电机混沌镇定，并解决反演微分复杂度爆炸问题和保证永磁同步电机快速收敛至平衡点，抑制特定工作条件下永磁同步电机出现的混沌现象。

主权项

1.一种保证瞬态性能的永磁同步电机混沌系统神经网络动态面控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：步骤1，建立永磁同步电机混沌模型，过程如下：1.1建立如式(1)所示的永磁同步电机系统的混沌模型，初始化系统状态及相关参数；其中，为状态变量，分别为电机角速度、交轴定子电流及直轴定子电流；和为外部输入，分别为外部负载转矩、定子电压交轴分量和直轴分量，满足σ和γ均是系统的运行参数；1.2将永磁同步电机的角速度作为控制对象，带入初始条件，式(1)表示为：其中，y是输出信号；1.3将控制器u加到第二个状态参量中，得式(3)将式(3)拆分为如下两个子系统：和1.4定义变量则式(4)和式(5)改写为：和其中，x₁，x₂，x₃为系统状态，子系统(7)认为是系统(6)的内动态方程，即当x₁，x₂收敛至零点时，有成立，从而x₃渐近收敛至零点；步骤2，应用神经网络，简化系统模型，过程如下：2.1用神经网络逼近系统中的不确定项σ(x2‑x1)‑x2和‑x2‑x1x3+γx1：其中，代表理想权重，为神经网络理想误差值，且满足||ε₁||≤ε_N，||ε₂||≤ε_N，ε_N则是一个正的常数；代表输入矢量，y_d是系统x₁的期望值；φ(X_i)∈R^m×n,(i＝1,2)是神经网络的基本函数，m,n是常数；φ(X_i)函数形式为：其中，a,b,c,d为常数，exp(.)是指数函数；2.2式(6)改写为：步骤3，构造瞬态误差变量，过程如下：3.1定义误差变量e为：e＝x1‑yd  (11)其中，yd为电机期望角速度；3.2误差变量的边界函数Fφ(t)满足：其中，是一个连续的正函数，对t≥0，都有设计Fφ(t)为：Fφ(t)＝δ0*exp(‑a0t)+δ∞  (13)其中，δ₀，a₀，δ_∞是设计参数，δ₀≥δ_∞＞0，a₀＞0，且|e(0)|＜F_φ(0)；3.3定义瞬态控制误差变量为：步骤4，计算反演中的虚拟控制量，过程如下：4.1对s1求导得：其中，是x₁的导数，是y_d的导数，φ_F＝1/(F_φ‑||e||)²，是F_φ的导数，为虚拟控制量，表达形式设计为其中，k₁为常数，且k₁＞0；是的估计值，是的估计值，是y_d的导数；4.2定义一个新的变量α₁，让虚拟控制量通过时间常数为τ₁的一阶滤波器：4.3定义滤波误差则步骤5，针对式(10)，设计控制输入，过程如下：5.1设计控制输入u为其中，k₂为常数，且k₂＞0，是的估计值，是的估计值；5.2设计自适应律其中，K1,K2是自适应矩阵，vμ＞0是自适应参数；步骤6设计李亚普诺夫函数其中，是理想值，是估计值；对式(21)求导得如果则判定系统是稳定的。