模糊小波網(wǎng)絡(luò)及其在永磁同步電機(jī)控制中的應(yīng)用.pdf

1、有許多復(fù)雜的系統(tǒng)是無法用傳統(tǒng)方法對(duì)它定義，特別是那些非線性的動(dòng)態(tài)時(shí)變系統(tǒng)，還不能建立有效的數(shù)學(xué)模型和控制方法。目前，模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制理論中的一個(gè)十分活躍的分支，具有處理抽象信息、強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自整定功能。同時(shí)，小波分析技術(shù)由于對(duì)信號(hào)具有時(shí)頻局部化性質(zhì)和多分辨率功能，一出現(xiàn)便得到了迅速的發(fā)展。為此，本文研究了基于小波分析、模糊邏輯技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的一種新的模型—模糊小波網(wǎng)絡(luò)。 永磁同步電動(dòng)機(jī)內(nèi)部是參數(shù)變化、非線性、

2、強(qiáng)耦合和多變量高階復(fù)雜系統(tǒng)。利用矢量控制可以簡化電機(jī)模型，解耦控制，保持快速響應(yīng)。然而高性能控制系統(tǒng)，不僅要求快速和準(zhǔn)確性，而且要求在未知擾動(dòng)和參數(shù)變化時(shí)具有快的恢復(fù)能力。因此，本文在模糊小波網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，提出了幾種永磁同步電動(dòng)機(jī)的高性能控制方法。 本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面： 首先將小波技術(shù)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，研究了一種隸屬函數(shù)為小波函數(shù)的模糊小波網(wǎng)絡(luò)模型和一種模糊后件為小波函數(shù)的模糊小波網(wǎng)絡(luò)模型。建立了這兩種模

3、型的基本結(jié)構(gòu)及對(duì)小波函數(shù)的要求，分析了模型的特性，提出了拓展出的三種典型的網(wǎng)絡(luò)模型及在B樣條函數(shù)下三種典型模型在結(jié)構(gòu)上等效性。從網(wǎng)絡(luò)泛化能力的角度，給出了模型結(jié)構(gòu)的初始化設(shè)計(jì)方法，研究了基于BP的學(xué)習(xí)算法和擴(kuò)展卡爾曼濾波器與最小二乘法相結(jié)合的混合學(xué)習(xí)方法。從理論上，證明了該模型對(duì)非線性函數(shù)的萬能逼近能力，使模糊小波網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意非線性函數(shù)。對(duì)兩種模糊小波網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行靜態(tài)系統(tǒng)的仿真研究，表明了所研究的模糊小波網(wǎng)絡(luò)模型在非線性系統(tǒng)

4、建模上，不僅具有多分辨能力，而且逼近精度好和泛化能力強(qiáng)。 然后，將動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前面所研究的靜態(tài)模糊小波網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，研究了兩種動(dòng)態(tài)遞歸模糊小波網(wǎng)絡(luò)。證明了其逼近性；該模型采用BP學(xué)習(xí)算法對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)，對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析；仿真表明兩種動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有小波多分辨率特點(diǎn)，有較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)具有很好的響立。 其次，對(duì)模糊小波網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)控制中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，提出了兩類非線性系統(tǒng)的模糊小波滑模控制器。研究

5、了兩種控制器的設(shè)計(jì)方法，基于Lyapunov函數(shù)，給出了在線調(diào)節(jié)參數(shù)的自適應(yīng)率，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和跟蹤誤差的收斂性。對(duì)一個(gè)混沌系統(tǒng)和車桿控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真的結(jié)果，證明了所提出方法的有效性。 最后，研究了模糊小波網(wǎng)絡(luò)在永磁同步電機(jī)控制中的應(yīng)用。在論述了的數(shù)學(xué)模型和矢量控制原理基礎(chǔ)上，先提出了一種模糊小波自適應(yīng)復(fù)合控制器。應(yīng)用模型參考自適應(yīng)技術(shù)，用動(dòng)態(tài)遞歸模糊小波網(wǎng)絡(luò)作為補(bǔ)償器，從而補(bǔ)償擾動(dòng)的影響，達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤參考模型輸出的目的

6、。在磁場定向控制的永磁同步電動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型上，利用一種增廣的數(shù)學(xué)模型，將滑模變結(jié)構(gòu)和二次型最優(yōu)方法結(jié)合進(jìn)行位置控制。提高了系統(tǒng)在外部負(fù)載干擾和系統(tǒng)參數(shù)變化下的魯棒性和控制精度；同時(shí)證明了該控制方式下系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另外，提出了基于模糊小波網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的永磁同步電機(jī)滑模伺服控制系統(tǒng)。利用模糊小波網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償器，估計(jì)滑?？刂频牟淮_定邊界，有效克服了參數(shù)變化和負(fù)載擾動(dòng)等不確定因素的影響，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性。 通過仿真和基于TMS32OF240電