第1期 2017年1月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)01011603
D0I:10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 01. 032
No.1 Jan.2017
基于RBF神经网络的永磁同步电机速度PI-IP控制
周佳，卢少武，周凤星
（武汉科技大学信息科学与工程学院，武汉430081）
摘要：针对PMSM伺服系统速度环PI和IP两种控制方式控制效果不佳的问题，提出一种基于RBF 神经网络的伺服系统速度PI-IP控制参数自整定方法。该方法结合RBF神经网和PI-IP复合控制二者的优点，构造了基于RBF神经网络的速度PI-IP控制器，对速度环控制参数进行整定，改善常规PI
控制方法相比，该方法能有效减小速度超调，抑制扰动，用该方法设计的伺服系统具有良好的跟踪给定性能和较强的抗负载转矩扰动能力
关键词：伺服系统；永磁同步电机;RBF神经网络;PI-IP参数整定中图分类号：TH166；TG506
文献标识码：A
Speed PI-IP Control of PMSM Based on RBF Neural Network
ZHOU Jia, LU Shao-wu, ZHOU Feng-xing
( College of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081,China）
Abstract : Aiming at the problem that the control method of speed loop PI and IP of PMSM servo system is eee based on RBF neural network. A speed PI-IP controller based on RBF neural network was designed through combining the advantages of RBF neural network and PI-IP composite control. The control effect of tradi-tional PI and IP controller was improved by setting speed loop control parameters. It is verified through sim-ulation finally.The simulation results show that,compared with traditional PI and IP control algorithm,the proposed algorithm can effectively reduce the speed overshoot, control interference. The servo system de-signed by this algorithm has good tracking performance and strong anti interference capability of load torque Key words:servo system;PMSM;RBF neural network;PI-IP parameter tuning
0引言
以永磁同步电机为代表的伺服控制系统在越来越
多的领域得到广泛应用，人们对电机的控制性能也提出了更高要求。速度环作为交流伺服系统中非常重要的一个环节，其控制参数的好坏直接影响到伺服系统的控制性能。为获得满意的伺服系统控制性能，需要对速度环设置的制参数进行整定(1]
常规速度PI控制方法超调量容易过大，受逆变器驱动电压、电机电流等限制，当速度阶跃给定较大时控制器积分饱和会产生windup现象[2-3]。常规速度IP 控制方法存在跟踪响应慢、整定效率低的问题，不能较好的满足系统性能要求[4]。文献[5]提出一种将评价函数IITAE和坐标轮换法结合的算法来整定PI控制参数，但存在优化时间过长的问题。PI-IP复合控制器综合了PI和IP两种控制器的优点，结构简单，性能优异。
收稿日期：2016-04-11修回日期：2016-04-28*基金项目：国家自然科学基金项目（51405349）
近年来，神经网络逐渐应用到伺服系统控制研究中。径向基函数(RBF-RadialBasisFunction）神经网络能以任意精度逼近任意连续函数，是一种局部逼近的神经网络[6-7]。本文以永磁同步电机伺服系统速度环为研究对象，将具有自学习和自适应能力的RBF神经网络引入到PI-IP复合控制器中，整定伺服系统速度控制参数，实现伺服系统速度环控制参数自动调节，进而使整定后的伺服系统具有优良的控制性能。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。
RBF神经网络的速度PI-IP控制 1.1RBF神经网络
RBF网络是具有单隐层的三层前馈网络，由输人到输出的映射是非线性的，隐含层空间到输出空间的映射是线性的，可以在加快学习速度的同时并避免局部极小问题[8]。RBF神经网络结构如图1所示，由输入层、隐含层、输出层组成。
作者简分男数播0—），男，湖北黄冈人，武汉科技大学硕士研究生，研究方向为何服控制器和嵌人式，（E-mail)598308367@q-com。