基于FPGA的永磁同步電機神經(jīng)網(wǎng)絡解耦控制設計與實現(xiàn).pdf

1、近年來,交流傳動成為了工業(yè)電氣傳動的主要研究與應用的方向。而永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)憑借著體積小、質(zhì)量輕、功率密度大、低速輸出轉(zhuǎn)矩大、效率高以及維護簡單等優(yōu)點,一直作為電氣傳動方向理論與應用研究的熱點。對于這樣一個復雜的非線性控制對象,參數(shù)動態(tài)變化和內(nèi)部狀態(tài)耦合使得傳統(tǒng)的控制方法并不能得到極佳的控制和解耦效果,因而一系列針對PMSM的智能控制研究應運而生。神經(jīng)網(wǎng)絡逆

2、系統(tǒng)控制就是其中一種可行的方案。神經(jīng)網(wǎng)絡具有以任意精度逼近非線性對象的能力,結(jié)合逆系統(tǒng)的方法對永磁同步電機實現(xiàn)解耦控制,具有良好的效果。但神經(jīng)網(wǎng)絡并行處理的特性,導致它并不適合在一般的處理器上實現(xiàn)?；?FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)可以充分發(fā)揮這一特性,解決這一問題。
　　本文在PMSM的神經(jīng)網(wǎng)絡解耦控制的理論基礎上,針對神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)進行了建模與仿真,驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)模型的可行性。得出了性能良好的神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)。并

3、進一步對神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)模塊的硬件實現(xiàn)方法進行了研究。將 FPGA作為實現(xiàn)平臺,構(gòu)建了多種神經(jīng)網(wǎng)絡激勵函數(shù)模塊,比較了不同實現(xiàn)方法的特點。并在前面研究的基礎上完成神經(jīng)網(wǎng)絡 FPGA模塊的建立、仿真與驗證。
　　在PMSM神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)的模型建立過程中,根據(jù)對PMSM數(shù)學模型的分析,進行了永磁同步電機可逆性的相關(guān)推導,并建立了逆系統(tǒng)模型。在此基礎上,依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)原理,建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并通過Matlab訓練得到理想的神經(jīng)網(wǎng)絡模塊

4、的結(jié)構(gòu)與參數(shù)。將訓練好的模塊帶回PMSM神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)模型中驗證,反映出良好的性能效果。利用Matlab和System Generator對神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的算法進行仿真實驗,在此過程中利用基于查找表的線性逼近方法和CORDIC算法分別設計了Sigmoid激勵函數(shù)和Gauss激勵函數(shù),并利用建立好的激勵函數(shù)完成神經(jīng)元的設計與測試。按照神經(jīng)網(wǎng)絡訓練實驗中得到的神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)與參數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡FPGA模型,并利用解耦系統(tǒng)仿真獲得的樣本進行仿真與