两电机变频系统神经网络广义逆内模控制

2012年04月23日16:41:45 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

刘国海，杨官学
江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江

摘　　　要：为了提高非线性强耦合的两电机变频调速系统的解耦控制性能和鲁棒性能，提出了基于神经网络广义逆系统的二自由度内模控制方法。先对原系统数学模型进行广义逆存在性分析，进而推导出原系统的广义逆数学模型，再用动态神经网络逼近广义逆模型，从而串接在原系统之前组成广义伪线性复合系统，实现系统的解耦线性化与开环稳定，有利于系统的综合。然后对广义伪线性系统引入二自由度内模控制，保证系统的鲁棒稳定性。较后基于Ｓ７３００的平台，做了相关的试验研究。结果表明，该方法不但能够很好地实现系统的解耦，而且当系统存在建模误差和负载扰动的情况时，仍能使系统保持高性能的控制。

关　键　词：两电机系统；神经网络；广义逆；内模控制；解耦控制

１　引　言
随着工业生产的发展，非线性强耦合的多电机变频调速系统得到了越来越广泛的应用和研究［１２］。高性能的多电机协调控制可以提高产品的质量和成品率。近年来，对于非线性系统，逆系统方法已经建立起比较完整的理论体系，是一种依靠精确数学模型的方法。但实际上，非线性系统的特性常常是难以确切描述的，这就成为了逆系统方法应用于实际的一个瓶颈。于是一些学者就提出了用神经网络建模的逆系统方法［３］，不过因不可避免地存在着建模误差，这就需要分别对各解耦子系统设计闭环控制器来保证系统的鲁棒性。而在非线性系统的不确定性和抗干扰性方面，非线性内模控制［４５］有着很大的优势。本文以两电机变频调速系统为研究对象，将神经网络广义逆系统与二自由度内模控制方法相结合，并进行了试验研究。结果表明，该方法不但能够很好地实现系统的解耦，而且具有很强的鲁棒稳定性、很好的动态性能及很高的跟踪精度。

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