（广西科技大学鹿山学院 广西柳州 545616）
摘要：设计了具有参数自整定、最优化功能的改进型神经元PID控制器，并应用到PMSM控制系统的设计中。最后利用MATLAB/SIMULINK建立了系统仿真模型，仿真试验表明：相比于神经元PID控制，改进后的控制策略可显著提高系统快速性、精确性和鲁棒性。
关键词：：神经元PID控制器，二次型性能指标，永磁同步电机，控制策略
0引 言
目前，对永磁同步电机控制方法的研究已非常多，主要分为以下三方面：针对闭环调节器的研究，针对电机自身控制的研究，针对信号反馈技术的研究，本文主要对闭环调节器进行改进研究。PID控制器以其结构简单、工作可靠、稳定性好的特点，在控制领域内被广泛使用[1]。对于低阶线性系统，PID控制更具有非常高的性价比，而永磁同步电机具有非线性、强耦合、高阶的特性，难以建立精确的数学模型，运行工况复杂，存在负载扰动、噪声干扰，参数突变等情况。传统的参数固定的PID控制器以被控对象的数学模型为设计依据，是一种线性控制，无法很好地满足存在严重非线性的永磁同步电机控制系准确度高、响应速度快、鲁棒性好的基本控制要求。
本文针对神经元PID控制的不足，利用线性二次型最优控制算法对神经元PID控制参数进行优化，更好的提高控制性能。然后建立PMSM控制系统模型，将设计好的改进型神经元PID控制算法应用到永磁同步电机的控制中，建立PMSM控制系统模型，并进行仿真试验，分析其控制策略的有效性。
1永磁同步电机建模
永磁同步电机具有结构简单，运行可靠，体积小，效率高，转矩电流比高，转动惯量低等显著优点[2]。在高精度、高可靠性、宽调速范围的伺服系统中，应用领域逐步扩大，然而永磁同步电机是一个强耦合、非线性、变参数的复杂对象，控制系统受外部负载扰动、电机参数变化、非线性动态等不确定性的影响，对于其控制系统的设计提出了更高的要求，先进控制策略的应用将显得更为迫切。
2 神经元PID控制算法的改进设计
2.1神经元PID控制算法
神经元PID控制器是神经网络与传统PID控制相结合的产物，相比于传统PID控制，它具有在线学习、参数可调、结构简单等优点。单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的，权系数的调整是按有导师的Hebb学习规则实现的，单神经元自适应PID控制器的结构如图1所示。
图中转换器的输入为系统给定r（k）和系统输出y（k），输出x1，x2，x3为单神经元学习控制所需的状态量。
2.2改进型神经元PID控制算法
在神经元学习算法中，本文借助最优控制理论中二次型性能指标的思想，在加权系数的调整中引入二次型性能指标，即使输出误差和控制量增量的加权平方和为最小来调整加权系数，从而间接地实现了对输出误差和控制量增量的约束控制。所谓改进型神经元PID控制即在原有算法的基础上让神经元PID控制器的加权系数Wi（k）按某一性能指标为最小来调整，以实现参数的自动寻优。
输入状态变量x1（k）、x2（k）、x3（k）及控制量u（k）都不变，如式（5）、（7）。式（10）中b0为输出响应的第一个值。 分别为积分、比例、微分的学习速率，K为神经元比例系数且K>0，对积分、比例、微分分别采用了不同的学习速率，以便对不同的权系数风别进行调整。K值的选择非常重要，K值越大，则快速性越好，但超调量大，甚至可能使系统不稳定。K值选择过小，会使系统的快速性变差。
3 改进型神经元PID在PMSM控制中的应用
3.1 改进型神经元PID控制器模型的建立
由于改进后的神经元PID控制器很难用Simulink现有模块搭建，这里采用编写S-函数的方式进行构建。具体方法为：将改进型神经元PID控制算法采用Matlab语言编写编写成S-函数，然后在Simulink中直接调用该S-函数模块即可。
3.2 整体控制系统的仿真
为了初步验证本算法的有效性，只在速度环上应用本算法，而电流环任然采用传统PI控制，在Simulink环境下建立仿真模型，进行仿真实验。仿真系统中所用电机参数为：额定功率PN=1KW，额定转速nN=2200 r/min，定子电阻Rs=0.95Ω，永磁体磁链Ψｆ=0.2452Wb，定子d-q轴电感Ld=3.5mH，Lq=15mH，定子转动惯量J=0.002kg.m^2，电机极对数P=4.图3为神经元PID控制以及改进后的神经元PID 控制下的PMSM转速控制响应曲线，可以看出，虽然神经元PID 控制仅有微小的超调量，但快速性较差，改进后的神经元PID 控制通过不断地调整参数，不仅进一步减少了系统超调量，还大大加快了响应速度。
图4是加入随机扰动之后的转速响应曲线，在 0.2 s、0.5 s 和0.8 s
时分别加人强干扰指令，从图中可以看出在连续不断的随机干扰下，输出始终保持稳态，具有较好的自适应能力。在加入较强干扰后，能够快速收敛，体现了较强的鲁棒性性.可见，改进后的控制算法更具有良好的控制性能，适合车用PMSM控制系统的设计。
4 结论
本文设计了一种改进型神经元PID 控制器.，仿真结果表明：改进型神经元PID控制器通过对参数的不断调节，使得超调量很小、精确度高、响应速度快，很好地克服了神经元PID 控制器响应速度慢，存在超调量的缺点，同时也极大地提高了控制器的自适应能力，系统的鲁棒性较强.
参考文献：
[1]张春燕，马其华，陈安红.基于模糊PID 的直流电机控制系统研究[J].煤矿机械，2014，35（8）：45-47
［2］陈伯时.电力拖动自动控制系统—运动控制系统［M］.北京：机械工业出版社，2008．
[3]丁文，高琳，梁得亮等.永磁同步电机矢量控制系统的建模与仿真[J].微电机.2010，43（12）：66-71
基金项目：广西科技大学鹿山学院自然科学基金项目（2013LSZK08）
论文作者:姚江云
论文发表刊物:《电力设备》2015年4期供稿
论文发表时间:2015/12/4
标签：神经元论文; 永磁论文; 控制器论文; 算法论文; 控制系统论文; 参数论文; 改进型论文; 《电力设备》2015年4期供稿论文;