神经元同步

2024-05-25

神经元同步（精选7篇）

神经元同步篇1

1 引言

20世纪80年代,国际上提出了混沌同步的概念,混沌同步是混沌控制领域中一个极其诱人的课题,是由于它具有巨大的应用潜力。使研究人员开始关注混沌同步现象的是上世纪九十年代初Pecora和Carroll首次实现了两个系统的混沌同步[1,2,3]。近几年来,混沌系统的控制和同步研究及在保密通信中的应用成为了一个新的热点,并取得许多研究成果[4,5,6,7,8]。

关于简单神经元系统,文献[6]作者研究了连续时延单向耦合系统的混沌同步的动力学行为。本文将研究带时延的双神经元系统的超混沌同步问题及它的动力学行为。给出和证明了带连续时延的双向耦合系统全局同步的充要条件。并用仿真实验结果去证明同步稳定性分析的正确性。

2 同步模型

在文献[9]中,对具有离散时延双神经元系统的双向耦合混沌同步行为进行了仔细的研究。在此基础上我们构造具有连续时延的双神经元系统的双向耦合混沌模型:

式中,xi和yi(i=1,2)是状态变量,ki(i=1,2)是耦合系数。

记e1(t)=x1(t)-y1(t),e2(t)=x2(t)-y2(t)。由(3.11a)及(3.11b),我们得到如下双神经元的双向耦合超混沌同步系统:

为了方便,我们设

则可写成:

于是,耦合同步问题就转化为稳定性问题。

3 同步控制理论研究

如果误差系统式(3)稳定,则系统式(1a)和(1b)同步。以下,我们将根据Krasovskii-Lyapunov定理求出误差系统式(3)的全局稳定性条件。

定理1.设P是一个对称正定矩阵当

那么误差系统式(3)是全局稳定的,也就是说,耦合系统式(1a)和式(1b)同步。

证明.我们构造Lyapunov函数如下:

对函数V(t)求导数,并结合(3)式,得到

由范数的性质可知:

同理,可以得到:

因此,

则根据Krasovskii-Lyapunov定理,误差系统式(3)是全局稳定的,即耦合系统式(1a)和式(1b)同步。

从式(4)和(5)消去Q,我们得到:

证明结束。

4 计算机仿真实验

本节我们对系统式(1a)和式(1b)进行同步仿真实验,以验证理论的正确性。

设f(t)=tanh(1.7t),τ(t)=(2+0.5sin(4.7t)/10,a1=1,b1=1.9,a2=1.71,b2=0.61,则有:

根据并且为了便于使用,我们设P=I,由定理1得:

于是,只要ki>3.376(i=1,2),耦合系统同步。

当耦合强度k1=k2=0时,即系统处于非耦合状态。系统式(1)取初值x1(t)=0.5,x2(t)=-0.71,y1(t)=-2.16,y2(t)=-1.13,驱动系统的状态变量演化曲线见图1,系统的状态相图见图2,系统表现出混沌特性。现取耦合强度k1=k2=3.5>3.376。耦合系统的状态演化曲线如图3所示。耦合系统的同步误差曲线如图4所示。结果表明,误差e1(t)=x1(t)-y1(t)和e2(t)=x2(t)-y2(t)经过短暂瞬态后很快的衰减到零,系统同步渐近稳定,实验与理论分析相一致。

5 结束语

研究了双向耦合的连续时延双神经元系统的超混沌同步问题,并给出了超混沌同步的一个充分条件。计算机仿真结果显示,在给定的系统参数和耦合强度范围内,系统实现了满意的同步效果,仿真结果与理论分析是一致的。怎样在双向同步系统中保证系统的混沌是我们下一步研究的方向。

参考文献

[1]Pecora L M,Carroll T L.Synchronization in chaotic systems[J].Phys.Rev.Lett.,1990,64(8):821-824.

[2]Pecora L M,Carroll T L.Driving systems with chaotic signals[J].Phys.Rev.A,1991,44(4):2374-2384.

[3]Carroll T L,Pecora L M.Synchronizing chaotic circuits[J].IEEE Trans.CAS,1991,38(4):453-456.

[4]周尚波,何松柏,虞厥邦,等.具有时延的神经元模型耦合系统的混沌同步[J].电子与信息学报,2002,24(10):1428-1432.

[5]王占山,张化光,王智良.一类混沌神经网络的全局同步[J].物理学报,2006,55(06):2687-2693.

[6]Zhou S B,Liao X F,Yu J B,et al.Chaos and its synchronization in two-neuron systems with discrete delays[J].Chaos,Solitions&Fractals,2004,21(1):133-142

[7]姚明海,赵光宙.时间延迟双向耦合的混沌系统的同步与控制[J].浙江大学学报:工学版,2006,40(6):1011-1014.

[8]彭军,廖晓峰,吴中福,等.一个时延混沌系统的耦合同步及其在保密通信中的应用[J].计算机研究与发展,2003,40(2):263-268.

[9]Zhang X H,Zhou S B.Chaos synchronization for bi-directional coupled two-neuron systems with discrete delay[J].Advances in NeuralNetworks-ISNN 2005,LNCS3496:351-356.

神经元同步篇2

电梯用永磁同步电机面临着频繁启停、加减速负载变化等复杂工况,系统的控制性能直接影响电梯的稳定性和舒适性。在此类工况下,传统的PID速度控制器不能实时调整整定参数,以适应系统快速性和稳定性的需求,导致整定的效果变差。针对这个问题,国内外学者提出了许多的控制方案,主要有自适应控制[3,4,5,6]、模糊控制[7,8]、滑模变结构控制[9,10]及神经网络控制[11,12,13]等。同时,针对扰动工况,有些学者采用负载转矩前馈补偿策略,利用观测的负载转矩进行自适应补偿,以减小扰动效果[14]。

本文结合前馈补偿思想和模糊控制理论,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的电梯用永磁同步电机的矢量控制方案。其单神经元PID控制能够实现PID参数在线自整定,使得在相同的扰动情况下,系统的鲁棒性更强。由于神经元PID速度控制器与PID速度控制器对扰动产生的速度变化传递函数一样,即两者的抗扰动能力一样[15],为进一步提高系统的抗扰动能力,同时采用负载转矩前馈补偿策略,对扰动进行自适应补偿,提高系统的抗扰动能力。

1 永磁同步电机的数学模型

假设PMSM定子绕组中感应电动势的波形为正弦波,气隙磁场呈正弦分布,忽略铁心饱和效应,不计涡流和磁滞损耗,同时转子和永磁体均无阻尼作用,在d-q坐标系下的PMSM电压方程为

磁链方程为

运动学方程为

电磁转矩方程为

式中:ud,uq,Ψd,Ψq,id,iq,Ld,Lq分别为d-q轴的电压、磁链、电流和定子绕组自感;ωe,Rs,Ψf,ω,J,Te,B,TL,p,KT,分别为电机的电角速度、定子电阻、永磁磁链、机械角速度、转动惯量、电磁转矩、粘滞阻尼系数、负载转矩、极对数、转矩系数。

2 基于负载转矩前馈补偿和模糊PID控制方案

文献[4]表明通过对负载转矩前馈补偿可以改善系统速度控制的抗扰动能力,减小扰动对速度造成的振荡幅度。文献[11]表明单神经元PID速度控制器能够有效地增强速度控制的鲁棒性,如在刚启动情况下能够减小速度超调问题。

本文结合负载转矩前馈补偿控制和单神经元PID控制,增强转速控制系统抗扰动能力的同时,增强系统转速控制的鲁棒性。如图1为控制系统框图,包括单神经元PID速度环,负载转矩前馈补偿模块,d轴和q轴电流环控制器,坐标变换模块,SVPWM模块等。

2.1 负载转矩前馈补偿控制策略

负载转矩前馈补偿的核心是实现对负载转矩的实时观测,并将观测到的转矩进行前馈补偿到电流控制环,提高电流环对负载突变的响应速度,减小负载转矩对于转速的影响,降低转速在负载突变时的波动,从而改善抗扰动能力。负载转矩前馈补偿的结构如图2所示。

本文采用一种降阶负载转矩观测器[6],实时观测负载转矩的变化,以实现前馈补偿策略。由于系统控制器的采样周期内,负载转矩值基本没有变化,因此一般认为负载转矩在控制周期基本不发生变化,即

则根据式(3)和式(6),可得系统的状态方程:

其中

即系统输入变量为电机电磁转矩,状态变量为负载转矩和机械加速度,输出变量为机械角速度。

降阶状态观测器模型,如下式:

式中:为被估计状态变量,;K为状态反馈增益矩阵,K=[k1k2]T。

根据文献[6]可知,观测器的期望特征多项式为

可得:

即由上述各式可得,电机状态方程:

按照式(10)设计的负载转矩观测器如图3所示。通过负载转矩观测器,实现负载转矩的观测。

2.2 单神经元PID设计

传统PID速度控制器的控制参数通常预先设置,在运行过程中保持不变,这种控制方式实现简单,但往往无法获得最优的控制效果,系统的鲁棒性不高。单神经元PID控制器的PID参数是根据工况自适应调节的,相比传统的PID控制器,会达到更好的控制效果。

单神经元控制的结构框图如图4所示。

转换器的输入为给定值yr(k)和输出y(k),转换器的输出为状态量x1,x2,x3用于神经元学习控制[12,13]。单神经元控制器的控制算法和学习算法如下:

式中:K为神经元比例系数。

式中:wi(k)为神经元权值;K为控制器的比例因子;z(k+1)为性能指标,具体为输出误差平方。

具有自学习和自适应能力的单神经元PID控制器,结构和计算简单,学习算法物理意义明确[12],同时让电机复杂工况下调整PID参数,具有较强的鲁棒性。

3 仿真分析与实验验证

3.1 仿真结果

为验证基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID联合控制的永磁同步电机的控制方案性能,本文利用Matlab/Simulink对控制系统实现了数字仿真。基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID速度控制器的永磁同步电机控制系统,参考图1的控制框图。负载转矩前馈补偿仿真模块,参考图3的原理图,单神经元PID采用M语言实现。模型中参数为:额定功率0.75 k W,额定转矩2.39N·m,转动惯量2.45×10-4kg·m2,额定转速3 000r/min,额定电流3 A,额定电压220 V,电枢电阻3.2Ω,极对数4,负载观测器系数200,惯量辨识模块系数0.01。

图5为电机的转速响应仿真曲线。仿真的工况为转速指令500 r/min,在0.1 s时负载由10 N·m突加到20 N·m,在0.25 s时负载由20 N·m降为10 N·m。

从图5中可看出,当负载发生突变时,仅有PID控制器而未进行反馈补偿的速度振荡幅度为38%,而进行了反馈补偿之后速度振荡幅度为20%。这说明,负载转矩前馈补偿可以提高转速的收敛速度,有效地提高转速环的抗扰性能。

利用负载转矩观测器,在负载突加情况下,观测负载转矩前馈补偿对转矩的影响。图6为加负载转矩反馈补偿和未进行前馈补偿的转矩观测波形。从图6中可以看到2种转矩观测波形均在0.04 s时已开始收敛于实际转矩值,而在0.1 s的突加负载后未补偿的转矩波形比补偿的转矩波形多出1个大约6 N·m的抖动,补偿后的转矩波形更好的平滑上升,同样证明了系统抗扰动能力的提高。

图7为PID控制器不同时转速响应的仿真曲线。在0~0.1 s负载为10 N·m,在0.1~0.2 s为30N·m。可以看出,启动时单神经元PID的速度曲线快速收敛基本无超调现象,且当出现负载变化时速度波动很小,没有出现普通PID速度曲线的较大波动,验证了单神经元PID速度控制器比传统PID控制器鲁棒性强。

电机以800 r/min的速度运行,不断突加、突卸20 N·m负载时,采用单神经元PID控制器和常规PID控制器的转速仿真波形如图8所示。从图8中看出,采用单神经元PID速度控制器的速度振荡幅度在25 r/min左右,而PID速度控制器速度振荡幅度在50 r/min左右,采用单神经元PID方式鲁棒性更强,抗扰动能力有所提高。

3.2 实验结果

为了验证控制策略的有效性,本文基于负载可调的实验平台对算法进行测试,通过控制励磁电源以实现其负载改变。图9为转速500 r/min,突加、突减5 N·m的负载实验波形。其中图9a~图9d分别为传统PID控制波形和单神经元PID控制结合负载转矩前馈补偿的机械角速度和相电流与测量转矩波形。由图9可见,单神经元PID控制器与负载转矩前馈补偿相结合,能有效地抑制转速动态响应超调,改善系统抗扰动性能。

4 结论

为改善应用在电梯行业的永磁同步电机在复杂工况下,鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的永磁同步电机矢量控制方案,仿真和实验表明,本文提出的控制策略可以有效地改善系统的抗扰动性能,增强系统转速控制的鲁棒性。

摘要：针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。

神经元同步篇3

关键词：同步,神经网络,相变

相互作用的动力学振子系统展现出来的同步集体行为是自然界中普遍存在一种自然现象。例如萤火虫的同步闪动和大脑中观察到的神经元同步相干振荡等。同步现象在许多领域中都有着实际的非常重要的作用[1]。例如, 人类大脑的神经系统的许多功能的实现就依赖于大量神经元同步地激发放电。系统在从不同步到同步的转变过程类似于热力学的相变过程, 即当耦合强度超过某一个确定的阈值时同步会出现。

近来, 人们对网络中出现的同步现象进行了研究。研究的热点集中在分析耦合强度的阈值。相互耦合的动力学振子构成了网络结构, 振子具有不同的自然频率, 相互耦合使得振子间的振荡频率趋同从而实现同步。在物理系统里, 多振子间的同步振荡可以有助于提高探测仪器对外部信号的敏感性, 同时提高能源使用效率。然而, 目前大多数的研究仅针对网络的若干个模型, 而对实际网络中同步相变的阈值研究得很少。

本文研究具有实际生物神经网络结构的kuramoto振子系统中的同步。本文得到了同步相变的阈值, 数值模拟的结果也进一步证实了通过理论得到的阈值。

kuramoto振子组成的系统的动力学方程是其中, θi是振子i的相位, ωi是振子固有自然频率。k是全局耦合强度。aij是网络连接矩阵, 用来描述网络的拓扑结构。qi是节点i的度值, 是节点平均度值。

在引入局域序参量后后, 动力学方程可以写为。据此, 我们可以很方便地求解得到同步相变阈值的解析稳态解, 。其中, 是计算的中间变量, ω1和ω2是振子自然频率分布的上下限, g (ω) 表示频率分布函数。

另一方面, 本文用序参量r来定量描述系统中同步的程度, 序参量r的定义是。r=0表明振子间出现了完全同步, r=0则表示振子间完全不同步。

计算所使用的网络结构是C.Elegans生物神经网络。频率分布函数g (ω) 可以用Kernel Density Estimator (KDE) 算法来求得。网络的节点数N=297, 节点间的连接条数是2148。在分析时, 我们假定了节点上振子的自然频率和节点度值是正相关的, 可以计算出a0=max (13.58, 0.89) =13.5。进一步还可以计算出同步相变的耦合强度阈值的解析稳态解的结果是kc=13.71。

图1:实际生物神经网络C.Elegans中Kuramoto系统的同步相变的数值模拟。σr是序参量r的标准偏差, k是全局耦合强度系数。图中的红色虚线标明了理论解析同步相变阈值。数值模拟的结果和理论解析解几乎完全一致。

同时, 我们对C.Elegans生物神经网络上的297个Kramoto位相振子进行了大量的数值模拟。图1显示的数值模拟的结果, 序参量r的标准偏差σr随耦合强度k的变化情况。当σr接近0时表明系统达到了稳定的完全同步。

图中可以看到, 随着耦合强度的增加, 一开始系统的稳定性反而变差, σr达到了0.05以上。直到耦合强度越过13.7附近时, σr快速的趋近于0。图1中的数值模拟的结果和解析结果一致, 表明理论解析得到的同步相变阈值的解析解同样也适用于实际的网络拓扑结构。

本文研究具有实际生物神经网络结构的kuramoto振子系统中的同步, 得到了同步相变阈值的理论解析解, 数值模拟的结果也进一步证实了通过理论得到的阈值。文中的结果为在实际网络系统中研究同步相变问题提供了一条量化的新途径。

参考文献

神经元同步篇4

现有的次同步谐振监测方法按测量信号的不同分为机械量测量和电气量测量两种测量方法。基于机械量测量的次同步谐振监测装置通常是通过在发电机轴系两端装设齿轮片的方法实现[1]。这种方法的原理是利用电磁感应原理快速测量轴系的瞬时速度和轴系的机械位移偏差,从而判断是否发生了次同步谐振[2]。

基于电气量测量的次同步谐振监测方法直接测量对象是三相瞬时电流值/三相瞬时电压值,测量信号经过处理,得到其中的次同步特征信号,将它和整定值比较,就可以做出逻辑判断,该方法优点在于结构简单、价格便宜、可靠性高[3]。本文提出的监测方法便是基于电气量测量的。

在工程实际中,扭矩是判断次同步谐振最直接的量[4],但轻易不能得到;电流是最容易得到的量,但要判断次同步谐振发生与否却要面对滤波等问题[5]。考虑到实时性的要求,测量最易获得的电流,经过处理得到最直接的判断量转矩,进而做出快速可靠的判断,应该是最理想的监测效果。

1 监测原理

电网的互补自然频率接近汽轮发电机轴系的一个扭转频率时,可能激励次同步谐振[6],在这种条件下,由于转子振荡感应的小电压可以产生大的次同步电流,该电流产生转子扭矩的振荡分量,加剧转子振荡,当该扭矩大于机械阻尼时,耦合的机电系统会经受增长的振荡[7]。

基于以上分析,扭矩振荡加剧是次同步谐振发生的重要判据。但直接监测扭矩比较困难[8],因此首先测得最易获取的电流量,经过处理,间接取得扭矩上的表现,进而判断次同步谐振是否发生。依靠人工神经网络的记忆功能和非线性映射特性是实现这种信号转变可行且可靠的手段。

ANN的输入是实时采样的电流值,训练时它是电流在故障后规定时间内的采样值。ANN的输出是与实时采样电流相对应的转矩的表现,用n个时间段上的平均值描述,训练时它是转矩在故障发生后n个时间段每个时间段上的的平均值,基于PSCAD仿真得到。最后由输出是否呈发散趋势判断次同步谐振发生与否。按上述原理组成的ANN次同步谐振监测电路示于图1。如果ANN的结构适当,算法选择可行,并用合理的样本进行充分训练,一旦给训练好的ANN加上所要监测的电流信号,那么在输出端就会实时得出其对应转矩的表现。

2 BP网络理论及其Matlab实现

BP网络是一种单向传播的多层前馈神经网络[9],BP网络具有三层或三层以上的神经网络,上下层之间实现全连接,每层神经元之间无连接,他的工作原理是输入一组学习样本,神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应,接着,按照减小目标输出与实际误差的方向,从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值,最后回到输入层,随着这种误差逆的传播修正不断进行,网络对输入模式响应的正确率也不断上升[10]。

BP网络有一个非常重要的特性,即对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近,也就是说,一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的非线性映射[11],这一点正好与文意契合,因此选择BP网络用于次同步谐振的监测。建立一个电流采样值到转矩特征值的10维到10维的映射,以此获得转矩的表现。

以此建立的BP网络,学习过程如下[12]。

首先初始化,给每个连接权值Wij、Vjt、阈值θj与γt赋予区间(-1,1)内的随机值,然后,随机选取一组输入和目标样本Pk=(a1k,a2k,…,ank)、TK=(s1k,s2k,…,spk)提供给网络。用输入样本Pk=(a1k,a2k,…,ank)、连接权Wij和阈值θj计算中间层各单元的输入SJ,然后用SJ通过传递函数计算中间层各单元的输出bj:

接着,利用中间层的输出bj、连接权Vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt,然后通过传递函数计算输出层各单元的相应Ct:

之后,利用网络目标向量Tk=(y1k,y2k,…,yqk),网络的实际输出Ct,计算输出层的各单元一般化误差dtk:

利用连接权Vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差ejk:

结合输出层各单元的一般化误差dtk与中间层各单元输出bj来修正连接权Vjt和阈值γt:

已算得中间层各单元的一般化误差ejk,联合输入层各单元的输入Pk=(a1,a2,…,an)来修正连接权Wij和阈值θj:

随机选取下一个学习样本向量提供给网络,直到m个训练样本训练完毕。之后重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本,返回网络测试,直到网络全局误差E小于预先设定的一个极小值,即网络收敛[13]。

通常,经过训练的网络还应该进行性能测试。测试的方法就是选择测试样本向量,将其提供给网络,检验网络对其分类的正确性[14]。这在接下来的仿真研究中会作详细描述。

BP网络的构造及训练经由Matlab软件实现,其神经网络工具箱对BP网络有完整的配置,以学习算法为例,普通的BP网络算法是最速下降法,对应的训练函数为“traingd”[15]。但在本例中,考虑到收敛速度和占用存储空间的大小,经理论和实践证明,改进算法——SCG算法,具有更突出的优势,所以应选择其对应的训练函数“traincgf”。

3 训练样本的形成

次同步谐振发生时,电流的表现因系统的不同和故障的不同而千差万别。为了使检测能取得较高的精确度,实现对次同步谐振的实时监控,必须使得样本尽量完备。通过PSCAD软件,对系统可能发生的故障逐一仿真,从仿真结果中筛选出会诱发次同步谐振的系统故障,进而提取该故障下的数据形成样本,具体操作步骤如下:

(1)故障发生时刻起,对电流进行采样,采样周期为2 ms,采样时间为0.02 s,得到10个电流采样值,令为ai(i=1,2,3,…,10)。

(2)对仿真得到的振荡发散的转矩进行提取,从故障发生时到故障发生后5s这段时间,以0.5 s为步长,将其分为10段,令为p(p=1,2,3,…,10),每段以0.05 s为周期进行采样,分别得到10个采样值,令为bpq(q=1,2,3,…,10)。

(3)计算作为每个时间段转矩的特征值,其中p=1,2,3,…,10。bp可以表现转矩的变化趋势。

(4)最后,建立ai——bp的非线性映射,形成一个训练样本。

以此类推,其他谐振样本按上述操作步骤从相应的系统状态下提取数据,逐一形成。

4 仿真研究

本文在PSCAD/EMTDC平台上建立IEEE第一标准测试系统模型,进行次同步谐振监测方法的仿真研究。被测试的系统结构如图2所示。

在电路参数及串补度固定的情况下,本例会出现次同步谐振的系统状态包括单相短路,两相短路,两相接地短路及三相短路,为了通过ANN精确可靠地对次同步进行监测,需要对此四种情形分别形成样本。

由于在这四种状态下,发电机质块与励磁机质块连接轴的扭振转矩GEN_EX均呈发散趋势,因此提取GEN_EX的表现作为判断依据。设定系统故障发生在3 s时,则采样时间为3~8 s,然后按步骤(1)~(4)逐一形成训练样本。

最后投入BP网络按式(1)~(6)采用函数“traincgf”进行训练,训练结果见图3。图中曲线是平均误差ξ随训练次数(epochs)增加时的变化曲线,由图可见,平均误差是逐渐减小的。经过400次迭代后,误差大约是8.3×10-6。而如果采用“traingd”函数,无论多少次训练都达不到此精度。

由此可见,BP网络的记忆能力非常强大,其实现的非线性映射能达到极高的精度。下面对所建立的神经网络的监测效果进行测试。

以三相短路为例,待采样的电流波形见图4,取出采样区间(3~3.02 s)的电流,如图5所示,以2 ms为采样周期,得到10个采样电流值,记录在表1中。

将采样值输入训练好的网络,得到试验结果即网络输出,统计在表2中。

从输出结果上看,扭矩振荡发散,而事实上也正是如此,扭矩GEN_EX的表现如图6所示,由此可见,作为扭矩的特征值bp,其变化趋势与转矩振荡加剧的趋势是高度契合的,因此特征值bp的变化趋势是可以作为次同步谐振发生与否的判断依据的。基于输出结果,可以判断此时IEEE第一标准测试系统发生了次同步谐振。

仿真研究的结果表明,采用本文提出的基于人工神经网络的次同步谐振监测方法,能达到快速、精确、可靠的监测效果。

5 结论

神经元同步篇5

关键词：永磁同步电动机,递归模糊神经网络控制器,免疫遗传算法,矢量控制

1 引言

永磁同步电动机(PMSM)具有体积小、损耗低、响应快、效率高、可靠性好以及对外界环境适应性强等优点,目前在高性能电气传动系统中得到广泛的应用。但由于它的多变量、严重非线性、参数时变及耦合性强,往往还受到负载干扰、自身的非线性等诸多不确定因素影响,导致其抗干扰能力差,影响PMSM控制性能。PMSM矢量控制是一种高性能的控制策略,但控制性能的好坏主要取决于控制器的设计。传统的PI控制器是以被控对象的数学模型为设计依据,尽管其控制算法简单、鲁棒性好,并有一定的控制精度,但它毕竟是一种线性控制,不能很好地满足存在严重非线性的PMSM系统高精度、快响应的要求。为此,本文结合模糊逻辑控制和神经网络的优缺点,以递归模糊神经网络取代原来的BP网络,形成一种新的模糊神经网络——递归模糊神经网络(RFNN),将RFNN控制器作为速度调节器应用于PMSM矢量控制调速系统中,并利用免疫遗传算法(IGA)在线优化RFNN控制器中的参数。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络速度控制器应用于永磁同步电动机矢量控制系统,能实现精确的速度控制,具有良好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。

2 PMSM数学模型

图1是1台2极永磁同步电动机的空间矢量图。矢量控制的基本原则是把电动机的定子电流分解为直轴电流分量id和交轴电流分量iq 。对永磁同步电动机来说,一种有效的矢量控制策略就是通过保持定子电流的直轴分量id为零,电磁转矩与定子电流的交轴分量iq成正比,以实现良好的线性解耦控制效果。

永磁同步电动机的d-q轴模型的电压方程为

$[\begin{array}{l} u_{d} \\ u_{q} \end{array}] = [\begin{matrix} R_{s} & 0 \\ 0 & R_{s} \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{d} \\ i_{q} \end{array}] + [\begin{matrix} \frac{d}{d t} & ω_{r} \\ - ω_{r} & \frac{d}{d t} \end{matrix}] [\begin{array}{l} Ψ_{d} \\ Ψ_{q} \end{array}] (1)$

永磁同步电动机的磁链方程为

$[\begin{array}{l} Ψ_{d} \\ Ψ_{q} \end{array}] = [\begin{matrix} L_{d} & 0 \\ 0 & L_{q} \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{d} \\ i_{q} \end{array}] + [\begin{array}{l} Ψ_{f} \\ 0 \end{array}] (2)$

永磁同步电动机的电磁转矩为

Te=1.5p[Ψfiq+(Ld-Lq)idiq] (3)

式中:ud,uq为d,q轴定子电压;Rs为d,q轴定子三相绕组电压;Ld,Lq为d,q轴定子绕组电感;p为电机极对数;Ψf 为永磁体磁链;ωr为转子电角速度。

3 基于IGA优化的递归模糊神经网络控制PMSM矢量调速系统

3.1 系统原理与结构

在分析永磁同步电动机数学模型基础上,本文设计的基于递归模糊神经网络速度控制器的PMSM矢量控制系统结构模型如图2所示。

该控制系统包含一个速度外环和两个电流内环,电流环通过对id和iq 的解耦控制实现转矩控制。速度环的作用是增强系统抗负载扰动的能力,并决定系统的运行性能。利用递归模糊神经网络控制器取代速度环上传统的PI控制器,作为永磁同步电动机闭环矢量控制系统的转速调节器,并采用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络的参数,从而极大地提高了系统的响应速度、控制精度及鲁棒性能。

调速系统采用交-直-交电压源型变压变频技术方案,PWM技术使用空间矢量脉宽调制法,目的是减少逆变器输出电流的谐波成分及电机的谐波损耗,降低转矩脉动,从而使永磁同步电动机获得幅值恒定的圆形磁场,即正弦磁通。

3.2 递归模糊神经网络控制器

本系统采用具有研究动态特性的递归模糊神经网络(RFNN)控制器结构如图3所示。

它是由4层BP网络组成,即输入层、模糊化及递归层、规则层、去模糊化及输出层,其中在第2层引入递归神经元,递归神经元有内部反馈连接,它以反馈连接的形式存储内部信息,使网络输出不仅取决于当前输入,而且还取决于过去的输入和输出,从而形成局部或全局递归的网络结构,能够有效地处理动态系统的非线性映射问题,具有较快的收敛速度和较少的神经元数目,并进一步简化了网络模型。

第1层:输入层。将输入矢量x=[e,ec]T引入网络,每个神经元的输入量均换算在模糊域[-1,1]内。此层输出节点为

O $_{i}^{(1)}$ =I $_{i}^{(1)}$ =xii=1,2 x1=e x2=ec (4)

第2层:模糊化及递归层。模糊化输入变量,每个输入采用5个模糊语言变量{PB,PS,0,NS,NB}表示,分别为模糊集的负大、负小、零、正小、正大,计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数。这里隶属度函数采用高斯基函数来表示。该层共有10个节点,其输出节点为

O $_{i j}^{(2)}$ =μij(xi)=exp[-(I $_{i j}^{(2)}$ -a $_{i j}^{2}$ )2/b $_{i j}^{2}$ ] (5)

其中 I $_{i j}^{(2)}$ =O $_{i}^{(1)}$ i=1,2 j=1,2,…,5

式中,aij,bij分别为高斯基函数的中心和宽度,此层每个节点都具有相同结构的递归节点,此层输入节点为

式中:rij为递归单元的连接权;O $_{i j}^{(2)}$ (t-1)为该层前一时刻的输出。

第3层:模糊控制规则层。“∏”表示模糊AND操作,这里用“×”乘积实现模糊集的“AND”运算。此层共有25个节点,其输入节点为

$\begin{array}{l} Ι_{k}^{(3)} = Ο_{1 k_{1}}^{(2)} \times Ο_{2 k_{2}}^{(2)} \\ k_{1} = k_{2} = 1, 2, \dots, 5 \\ k = k_{1} k_{2} = 1, 2, \dots ‚ 25 \end{array} (7)$

输出节点为

O $_{k}^{(3)}$ =I $_{k}^{(3)}$ (8)

第4层:去模糊化及输出层。实现解模糊操作,计算所有规则的输出之和,并作归一化处理。此层输入节点为

$Ι^{(4)} = \sum_{k_{1}, k_{2} = 1}^{5} Ο_{1 k_{1}}^{(2)} Ο_{2 k_{2}}^{(2)} \times ω_{k_{1} k_{2}} = \sum_{k = 1}^{25} Ο_{k}^{(3)} \times ω_{k} (9)$

$u = Ο^{(4)} = \frac{Ι^{(4)}}{\sum_{k_{1}, k_{2} = 1}^{5} Ο_{1 k_{1}}^{(2)} Ο_{2 k_{2}}^{(2)}} = \frac{Ι^{(4)}}{\sum_{k = 1}^{25} Ο_{k}^{(3)}} (10)$

式中:ωk 为第3层(规则层)与第4层(输出层)之间的连接权值。

3.3基于IGA优化的递归模糊神经网络控制器的实现

由于递归模糊神经网络的梯度信息不容易获取,所以基于非梯度的遗传算法成为递归模糊神经网络学习的重要手段之一。免疫遗传算法(IGA)是近年来基于生物免疫机制的一种改进遗传算法,是一种新型的计算智能方法,它是在遗传算法的基础上融合了生物免疫系统的抗原识别、抗体多样性、免疫记忆、浓度控制等机制。解决实际问题时,在保持抗体多样性的情况下,找出针对该抗原的抗体,即问题的解。与标准遗传算法相比,IGA具有以下显著优势:1)免疫记忆功能。该功能可以加快搜索速度,提高遗传算法的总体搜索能力;2)抗体多样性保持功能。该功能可以提高遗传算法的局部搜索能力;3)自我调节功能。该功能可提高遗传算法的局部搜索能力,避免陷入局部最优解。

本系统中,免疫遗传算法的输入为参考模型的输出ωr 与转子实际输出电角速度ω之间的偏差e及其偏差变化率ec。先将递归模糊神经网络控制器作为系统转速调节器,再利用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络参数,其中包括第3～4层间的连接权值ωk、第2层的高斯函数的中心值aij 和宽度bij以及第2层的递归单元的连接权rij、第2～3层之间的连接权值ωjk等。因此应用免疫遗传算法对网络进行训练,在线优化和调整上述参数,能使递归模糊神经网络控制器具有良好的控制性能,并且对系统参数变化和外界负载扰动具有较强的鲁棒性。

4 IGA算法的设计与实现

IGA算法的设计与实现有如下几种。

1)读入初始化条件,将给定的特定问题视为抗原,并对其进行具体分析,找出最基本的特征信息,确定待优化变量aij , bij,ωk,rij等。

2)确定IGA的运行参数:群体规模Mpop=30,交叉概率Pc=0.8,变异概率Pm=0.02。

3)产生初始群体(抗体)并编码。如果是记忆中的抗原,则从记忆细胞中取出相应的抗体组成IGA的初始群体,否则随机生成初始群体。选择一定的编码方案(本文采用十进制)对其编码,组成基因码串,每一码串代表一个个体,表示优化问题的一个解。本系统可选择(aij,bij,ωk,rij)为每一抗体对应的网络结构参数,共有m组(s=1,2,…,m)作为初始抗体群体。

4)适应度计算。按编码规则,计算每个抗体的适应度。由于进化只能向着使适应度函数值增大的方向进行,因而适应度函数是以构造目标函数倒数的形式。设抗体Ps对应的网络的能量函数为Es,则适应度函数Fs为

$F_{s} = \frac{1}{E_{s} + ξ} (11)$

$E_{s} = \frac{1}{2 Μ} \sum_{n = 1}^{Μ} \sum_{j = 1}^{Ο} (Τ_{j}^{n} - Y_{j}^{n})^{2} (12)$

式中:ξ为大于0的常数;M为训练样本(抗体)总数;O为输出节点数;T $_{j}^{n}$ ,Y $_{j}^{n}$ 分别为第n个训练样本在第j个输出节点的期望输出和实际输出。

5)演变记忆细胞。若是新抗原,则利用当前种群中适应度高的抗体替换记忆细胞中适应度低的抗体;否则,将当前种群中适应度高的抗体加入记忆细胞中。

6)抗体的促进和抑制。计算当前种群中适应度值相近的抗体浓度,即相近抗体数与群体总数的比值。若抗体的浓度较高,则减小抗体的选择概率(即抑制);反之,则加大抗体的选择概率(即促进),以此来保持种群中个体的多样性。

7)抗体进化操作(交叉和变异)。按交叉概率Pc和变异概率Pm进行与标准遗传算法(SGA)相同的交叉和变异操作,对产生的新一代群体重新进行评价、选择、交叉和变异等操作,如此循环重复,不断提高群体最优抗体的适应值和平均适应值,直至最优抗体的适应值达到规定的范围,或最优抗体适应值和群体抗体的平均适应值不再提高,同时满足各项约束条件,则其迭代过程收敛,便输出结果,IGA算法结束。

5 仿真结果分析

分别用传统PI控制器和递归模糊神经网络(RFNN)控制器作为永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统的转速调节器,应用Matlab/Simulink建立PMSM矢量控制系统的仿真模型,并进行仿真实验。仿真中永磁同步电动机参数为:额定功率500 W,额定相电压220 V,额定转速1500 r/min;定子d轴电感Ld=0.027 H,q轴电感Lq=0.067 H,定子相绕组电阻Rs=4.495 Ω,转动惯量J=0.001 79 kg·m2,极对数为2。电流调节器选用PI调节器,其参数Kp=2 ,Ki=35。系统在给定转速nr=1 500 r/min,负载转矩TL=2 N·m时启动,并在t=0.7 s时给电机加一个10 N·m负载,其响应曲线如图4所示。

图4中,曲线①、②分别表示PI控制器和RFNN控制器作用下的转速响应曲线。从图4中可以看出,无论是响应速度还是超调量,曲线②均优于曲线①,说明递归模糊神经网络控制器能对被控对象实现较好的控制效果。

为了测试在应用免疫遗传算法优化方法后递归模糊神经网络控制器的控制性能,仿真时给定速度指令和负载转矩设置仍同上。图5a、图5b分别为该情况下的转速响应曲线和转矩响应曲线,可以明显观察到转速在达到稳态时仅比给定转速的指令值略有下降,大约在1 448 r/min,误差很小。图5b中转矩曲线变化比较平滑,即使在负载发生突变时转矩变化也较平缓,超调量较小。仿真结果表明,基于IGA的递归模糊神经网络控制器与常规PI控制器和RFNN控制器相比,能更好地适应被控参数变化,具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更强的抗扰动能力,显示其很强的鲁棒性。

6 结论

以基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络控制器取代传统的PI控制器应用于永磁同步电动机的矢量控制系统,使用该控制器作为速度调节器对永磁同步电动机进行精确的速度控制。仿真实验结果表明,该方法得到的各项性能指标均优于PI控制和递归模糊神经网络控制方式,具有很好的适应性和很强的鲁棒性,取得了比较理想的控制效果,从而为实现永磁同步电动机的智能化调速控制提供了切实可行的技术方案。

参考文献

[1]王丽梅,田明秀,王力.永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计[J].电气传动,2006,36(8):34-37.

[2]龚晓峰,薛琪伟.神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电动机的鲁棒控制[J].中小型电机,2005,32(3):14-17.

[3]曹先庆,朱建光,唐任远.基于模糊神经网络的永磁同步电动机矢量控制系统[J].中国电机工程学报,2006,26(1):137-141.

神经元同步篇6

近年来,如何解决感应电机由于参数变化引起的控制性能下降问题是人们研究的热点,围绕矢量控制的鲁棒性问题,人们做了许多工作(主要是估计转子时间常数),但在提高系统自适应能力的同时增加了控制结构的复杂性[1];提高系统自适应或鲁棒性也是解析逆系统控制及微分几何这些非线性方法面临的问题,文献[2]提出的自适应反馈线性化理论上严谨,但只在考虑转子电阻和负载转矩两种变化的情况下就使结构十分复杂,而且没有考虑到未建模动态等因素;文献[3]采用神经网络逆系统替代解析逆系统,提高了系统的鲁棒性,它实现了转子磁场定向坐标系下电压分量之间的近似解耦和线性化,但是与电流控制型结构相比,电压控制型的感应电机控制方法鲁棒性较差。

本文利用解析逆系统理论,针对同步旋转坐标系下感应电机的三阶模型,推导了输出为转子磁链幅值和转速的电流控制型感应电机模型一般形式的解析逆控制律,根据神经网络逆系统控制理论[4],采用神经网络逼近解析逆系统,实现了感应电机系统的自适应解耦及线性化,使得外环线性调节器的设计更加简单。最后,对提出的神经网络逆解耦线性化控制方法进行了仿真及实验验证。

2 电流控制型感应电机解析逆方法的原理及推导

若感应电机是以电流控制电压源逆变器供电驱动,电流环采用滞环控制或PI等高增益控制器,这样强迫电流反馈量跟踪给定量, 当电流环响应足够快时,则两相同步旋转坐标系中以定子电流、转子磁链和机械角速度为状态变量的感应电机5阶模型中的电流动态方程可以忽略,以电压为控制量的感应电机模型变成了以电流为控制量的感应电机模型

${\begin{cases} \frac{d x_{1}}{d t} = - α x_{1} + (ω_{e} - n_{p} x_{3}) x_{2} + α L_{m} u_{1} \\ \frac{d x_{2}}{d t} = - α x_{2} - (ω_{e} - n_{p} x_{3}) x_{1} + α L_{m} u_{2} \\ \frac{d x_{3}}{d t} = \frac{1}{J} [n_{p} η (u_{2} x_{1} - u_{1} x_{2}) - Τ_{l}] \end{cases} (1)$

式中:α=Rr/Lr,Rr为转子电阻;η=Lm/Lr,Lr,Lm为转子及定转子间互感;np为极对数;J为转动惯量;Tl为负载转矩。

定义系统的输出为转子磁链幅值与转子机械角速度

$\begin{array}{l} y = h (x, u) = [y_{1} y_{2}]^{Τ} \\ = [\sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}} x_{3}]^{Τ} (2) \end{array}$

$\begin{array}{l} 其中 x = [x_{1} x_{2} x_{3}]^{Τ} = [Ψ_{r d} Ψ_{r q} ω_{m}]^{Τ} \\ u = [u_{1} u_{2}]^{Τ} = [i_{s d} i_{s q}]^{Τ} \\ y = [y_{1} y_{2}]^{Τ} = [\sqrt{Ψ_{r d}^{2} + Ψ_{r q}^{2}} ω_{m}]^{Τ} \end{array}$

式中:x为状态变量;Ψrd,Ψrq为d,q轴转子磁链分量;ωm为转子机械角速度;u为系统输入;isd,isq为d,q轴定子电流分量;y为系统输出。

利用逆系统理论分析式(1)和式(2)所描述感应电机的可逆性,分别对感应电机系统的2个输出求导,直到表达式显含输入u。

$y_{1}^{(0)} = L_{f}^{0} h_{1} (x, u) = \sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}}$

$\begin{array}{l} y_{1}^{(1)} = L_{f}^{1} h_{1} (x, u) \\ = \frac{2 α}{\sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}}} (- x_{1}^{2} - x_{2}^{2} + L_{m} x_{1} u_{1} + L_{m} x_{2} u_{2}) \end{array}$

$y_{2}^{(1)} = L_{f}^{1} h_{2} (x, u) = \frac{1}{J} [n_{p} η (x_{1} u_{2} - x_{2} u_{1}) - Τ_{l}]$

由于

$\partial y_{i}^{(0)} / \partial u_{j} = \frac{\partial}{\partial u_{j}} L_{f}^{0} h_{i} (x, u) = 0 j = 1, 2 i = 1, 2$

$\begin{array}{l} 及 A (x) = [\begin{array}{l} \frac{\partial}{\partial u_{1}} L_{f}^{1} h_{1} (x, u) \frac{\partial}{\partial u_{2}} L_{f}^{1} h_{1} (x, u) \\ \frac{\partial}{\partial u_{1}} L_{f}^{1} h_{2} (x, u) \frac{\partial}{\partial u_{2}} L_{f}^{1} h_{2} (x, u) \end{array}] \\ = [\begin{array}{l} \frac{2 α L_{m}}{\sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}}} x_{1} \frac{2 α L_{m}}{\sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}}} x_{2} \\ - n_{p} η \frac{1}{J} x_{2} n_{p} η \frac{1}{J} x_{1} \end{array}] \end{array}$

从而有

$\det [A (x)] = - 2 α n_{p} η L_{m} \frac{1}{J} \sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2}}$

当x $_{1}^{2}$ +x $_{2}^{2}$ =Ψ $_{r d}^{2}$ +Ψ $_{r q}^{2}$ ≠0,det[A(x)]≠0时,A(x)非奇异,即rank[A(x)]=2等于系统的输出维数,系统的相对阶为α={1 1},并可知系统可逆,故感应电机模型可由解析逆系统来实现线性化和解耦。令

${\begin{cases} y_{1}^{(1)} = L_{f}^{1} h_{1} (x, u) = v_{1} \\ y_{2}^{(1)} = L_{f}^{1} h_{2} (x, u) = v_{2} \end{cases} (3)$

将相应的物理量带入,根据隐函数定理,Ψ $_{r d}^{2}$ +Ψ2rq≠0时解得逆系统控制律的表达式为

这里逆系统的输出作为感应电机的电流给定,将逆系统与原系统复合成伪线性系统,复合系统可以等效为2个一阶积分子系统,即转子磁链子系统和转速子系统;另外,解析逆表达式中没有同步角频率,说明控制器与电源同步角频率ωe无关。与电压控制型结构相比,电流控制型结构的逆控制律存在负载转矩,这需要对负载转矩进行观测,这里不再需要负载转矩不能突变的假设。

解析逆控制律表达式中不含有定子参数,因此这种结构对定子参数具有鲁棒性,但它与转子参数、互感及机械参数有关,存在参数扰动敏感问题;而且转子磁链和负载转矩的观测不准会使得解耦被破坏,这点文献[5]作了深入分析,并采用鲁棒性好的外环控制器从另外角度来提高整个系统性能。本节的解析逆控制律推导只是为了从理论上揭示感应电机各物理量之间的关系,通过神经网络逆系统理论来实现感应电机内环的自适应解耦及线性化。

3 电流控制型感应电机神经网络逆控制系统

3.1电流控制型感应电机神经网络逆控制系统的原理

通过解析逆表达式我们已经得到真正关注的各个物理量之间的关系,这种关系为

is=G(Ψr,v,θ,Tl) (5)

式中:θ为感应电机系统电气或机械参数。

利用神经网络来逼近解析逆系统表达式(5),选用3层前项神经网络,隐层和输出层的激活函数分别选为Purelin()和tan sig(),则用来逼近逆系统的神经网络可以表示为

$\begin{array}{l} i_{s Ν Ν} = Ν Ν (\sqrt{Ψ_{r d}^{2} + Ψ_{r q}^{2}}^{(1)}, \sqrt{Ψ_{r d}^{2} + Ψ_{r q}^{2}}, ω_{m}^{(1)}, Ψ_{r d}, Ψ_{r q}, Τ_{l}) \\ = p u r e l i n {W_{2}^{Τ} [\tan s i g (W_{1}^{Τ} Y + B_{1})] + B_{2}} (6) \end{array}$

其中

式中,B1,B2为偏置值向量。

选择适当的训练算法,确定的神经网络就可以取代解析逆系统,得到的神经网络逆控制器可使感应电机系统(电流调节器+逆变器+感应电机)近似解耦和线性化,如图1所示。

从上面可以看出,通过引进神经网络,巧妙地弱化θ的影响,取而代之的是神经网络的权值,由于神经网络是本质自适应系统,具有容错性、鲁棒性等优点,减小了输入量因观测不准造成的影响。它可以在感应电机系统变化时实现系统的自适应解耦及线性化,将感应电机近似解耦线性化成2个独立的积分环节,积分环节中不含有感应电机系统的有关参数,因此,子系统具有鲁棒性,这使得外环控制器设计更加方便。

3.2电流控制型感应电机神经网络逆控制系统的具体设计

感应电机神经网络逆控制系统的设计,主要就是设计其复合控制器,复合控制器由神经网络逆控制器和线性调节器组合而成。神经网络逆控制器的结构确定是依据解析逆控制律来完成的,根据控制律式(4),可以确定输出个数就是感应电机的控制量个数2,输入个数为5或6(加入转子磁链幅值量),而隐层数及隐层个数没有严格的确定方法,一般选择3层前向神经网络,隐层节点数在一定范围内试凑。由图1可知,近似解耦后的转子磁链子系统和转速子系统均为一阶积分子系统,根据线性系统控制理论,可以选用PI或IP型的线性调节器对转子磁链和转速子系统进行设计。神经网络逆控制系统的具体设计有如下步骤。

3.2.1 传统控制方式选择、数据采集及处理

利用感应电机电流控制型转子磁场直接定向控制(RDFOC)[6]或解析逆控制结构来采集神经网络训练数据,这里选用RDFOC,采用传统的设计方法设计转速调节器和磁链调节器得到电流给定分量,逆旋转变换把电流给定分量由同步旋转坐标系变换到两相静止坐标系,再经过3/2变换,得到三相定子给定电流。电流控制采用滞环控制器,三相给定电流与反馈电流相比较,滞环型控制迫使感应电机的三相定子电流跟踪给定电流,产生的开关状态来驱动逆变器使得电流误差减小。转子磁链通过电流转速型磁链估计模型得到,负载转矩采用文献[7]所提出的观测器。

根据电机的物理运行区域,设定磁链给定激励信号和转速给定激励信号,磁链幅值和转速都采用幅值随机变化的激励信号,考虑到磁链变化缓慢,信号变化周期选为较大,转速的信号变化周期选为较小,负载转矩幅值变化范围根据感应电机各个区域的带载能力确定。磁链和转速给定滤波为2阶、截止频率为30 Hz的Butterworth低通滤波器,这是为了得到平滑的给定信号。采集系统的给定电流{i*sdi*sq}和 ${\sqrt{\hat{Ψ}_{r d}^{2} + \hat{Ψ}_{r q}^{2}} ω_{m} \hat{Ψ}_{r d} \hat{Ψ}_{r q} \hat{Τ}_{l}}$ ,其中d,q轴的分量是由矢量控制中α,β轴的分量的物理量通过旋转坐标变换得到的,所需的角度计算方法见图2。根据数据中的噪声含量情况选择相应的滤波算法对采集数据进行滤波处理,由于采集的量都是直流量,本文对采集的数据进行滑动平均值滤波处理。对滤波后的数据中的转速和转子磁链幅值进行离线求导,求导算法采用高精度的5点求导算法,得到的 ${\sqrt{\hat{Ψ}_{r d}^{2} + \hat{Ψ}_{r q}^{2}}^{(1)} \sqrt{\hat{Ψ}_{r d}^{2} + \hat{Ψ}_{r q}^{2}} ω_{m}^{(1)} \hat{Ψ}_{r d} \hat{Ψ}_{r q} \hat{Τ}_{l}}$ 和{i*sdi*sq}分别作为神经网络逆控制器的输入和输出,其中 $\sqrt{\hat{Ψ}_{r d}^{2} + \hat{Ψ}_{r q}^{2}}^{(1)}, ω_{m}^{(1)}$ 是由高精度数值方法离线求得的导数。然后将输入输出量归一化到[-4,+4]范围内,从数据中等间隔获取6 000组数据,将采集的数据分为2组,一组用于神经网络训练,一组用于神经网络测试。

3.2.2 电流控制型感应电机神经网络逆控制系统的设计

选定神经网络逆系统的结构, 神经网络训练算法采用LM算法,训练500步,目标误差为MSE0.000 1,利用测试数据对神经网络进行测试,直到确定满意的神经网络。要说明的是:神经网络的训练具有一定的随机性,因此要得到优秀的网络需要大量的训练测试。得到的神经网络逆控制器把感应电机系统近似解耦线性化成2个一阶积分子系统,即磁链子系统和转速子系统,调节器采用PI调节器,得到的感应电机电流控制型神经网络逆控制系统如图2所示。当Δθ=0时就是转子磁场定向坐标系(MT)下的感应电机电流型神经网络逆控制系统结构。

4 系统仿真及实验

仿真及实验均采用额定功率为1.1 kW的笼式感应电机,其参数为:额定线电压380 V;额定电流2.7 A;定子为星型接法;额定转速146.6 rad/s;极对数为2;定子电感0.574 H;转子电感0.580 H;互感0.55 H;定子电阻5.9 Ω;转子电阻5.6 Ω;转子惯量0.002 1 kg·m2。仿真和实验采集数据的控制方法均为RDFOC,电流调节器采用滞环调节器,磁链调节器和转速调节器采用传统方法设计,使控制效果尽量达到最优。

4.1 系统仿真

系统仿真采用Matlab/Simulink中SimPowerSystems库中的逆变器和感应电机模块,逆变器采用3桥臂IGBT逆变器,直流母线电压设置为600 V,电流滞环型控制器的滞环带宽选为0.001A,最终选定结构为6-13-2、训练误差为MSE 0.001 860 42的神经网络,转子磁链和转速调节器的参数为Kp=56,Ki=1 500。为了模拟感应电机实际运行情况,设感应电机参数变为:Rr=11.2 Ω,Rs=8.85 Ω,而转子磁链观测器及负载观测器所涉及的参数不变。

设转子磁链幅值给定为:0时为0.6 Wb,1.5 s时突变到0.9 Wb;转子转速给定为:0时为146 rad/s,2.5 s时突变为70 rad/s;负载转矩为:0时为空载,在3 s时增加为5 N·m,仿真时间为4 s。图3a,图3b分别为转子磁链幅值和转速的响应曲线,仿真中选Δθ=π/6,结果表明,参数变化时和增加负载时,感应电机有优良的控制性能,转子磁链变化时,转速所受影响很小;转速突变时,转子磁链几乎不受影响,转子磁链和转速之间实现了自适应解耦及线性化,同时转速有较好的抗负载扰动能力。因此在参数变化和负载扰动的情况下,神经网络逆控制方法能够弱化转子磁链与转速之间的耦合,实现了转子磁链和转速的自适应解耦及线性化。

另外,同步旋转坐标变换初始位置Δθ的选择不影响神经网络逆系统控制方法的效果,这与解析逆系统表达式中不含有旋转坐标变换角度量是吻合的。

4.2 系统实验

实验平台的总体结构如图4所示,主要包括德国dSPACE公司的半实物实时仿真工具1103、自行设计的接口板、感应电机及工控机,接口板上包括三菱公司的ASIPM(PS12036)、整流器和逆变器之间的直流电路控制部分及电压电流传感器。工控机通过16位ISA总线与DS1103板进行数据交换,电动机的转速、直流母线电压、定子电流分别通过光电编码器和接口板上电压、电流传感器测得,通过连接面板CLP1103与DS1103板的有关单元相连接。DS1103板的微处理器运算的控制信号通过TMS320F240以PWM信号的形式送到接口板上的ASIPM,从而实现对感应电机的控制。同时有关物理量可以通过示波器进行观测。如果ASIPM出现故障,ASIPM的故障信号反馈给DS1103板的中断端,关闭控制信号,从而使系统得到保护。

该系统的软件部分由Matlab/Simulink和dSPACE提供的RTI模块和ControlDesk组成,Matlab用于控制算法的实现,各种接口模块由RTI提供,从而控制所涉及的接口电路,ControlDesk用于实验物理量的采集、显示和状态控制,同时可以方便地进行调节器参数的在线修改。

实验中直流母线电压为200 V,电流滞环型控制器的滞环带宽选为0.001 A,最终选定结构为5-11-2(空载实验不需要采集负载)、训练误差为MSE 0.008 729 34的神经网络。神经网络模块、电流调节器模块以及磁链计算模块的采样周期为100 μs,转速和磁链调节器的周期设为3 ms,转子磁链和转速PI调节器的参数为Kp=40,Ki=400。为了验证所提神经网络逆控制方法的的解耦效果,做以下2组实验:1)转速给定为75 rad/s,转子磁链幅值在2 s时刻由0.6 Wb跳变为0.4 Wb,运行时间为4 s,结果如图5所示,实验结果表明,转子磁链幅值突变时,转速在2 s处基本不受影响;2)转子磁链幅值给定为0.6 Wb,转速在2 s时刻由50 rad/s跳变为75 rad/s,运行时间为4 s,实验结果如图6所示,实验结果表明,转速突变时,转子磁链幅值在2 s处所受影响很小。从以上2组实验结果可以知道,本文所提的神经网络逆控制方法可以基本实现感应电机系统转子磁链与转速之间的解耦及线性化。

5 结论

本文基于同步旋转坐标系下的感应电机三阶数学模型,推导了输出为转子磁链和转速的电流控制型感应电机解析逆系统控制律,根据神经网络逆系统理论,采用神经网络逆系统来取代解析逆系统控制律,得到了电流控制型感应电机神经网络逆控制的一般形式。此方法减少了对电机参数和转子磁链观测的依赖,弱化了转子磁链与转速之间的耦合,增强了系统鲁棒性,理论分析表明,此控制结构实现了转子磁链与转速之间的自适应解耦线性化,使得外环控制器设计相对简单,整个系统具有优良的动、静态控制性能。仿真结果表明控制系统对电机参数变化及负载扰动具有较强鲁棒性,实验结果表明此方法可以基本实现感应电机系统的解耦及线性化。

摘要：根据同步旋转坐标系下感应电机数学模型,基于控制转子磁链与转速的感应电机电流控制型结构,给出了电流控制型感应电机解析逆控制方法的一般形式的控制律,采用神经网络逼近解析逆控制律,解决由于参数变化和观测量不准带来的解耦被破坏问题。理论分析表明,此方法可以实现感应电机系统的自适应解耦及线性化,弱化了转子磁链与转速之间的耦合程度,简化了外环线性控制器的设计,提高了整个系统控制性能。最后,对感应电机系统控制进行仿真及实验研究来验证该方法的有效性。

关键词：同步旋转坐标系,神经网络逆系统,自适应解耦线性化,电流控制型感应电机,鲁棒性

参考文献

[1]Lin F J,Ming S H.A High-performance Induction MotorDrive with On-line Rotor Ti me-constant Esti mation[J].IEEE Trans.on Energy Conversion,1997,12(4):297-303.

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[3]戴先中,张兴华,刘国海,等.感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制[J].中国电机工程学报,2004,24(1):114-117.

[4]戴先中.多变量非线性系统的神经网络逆控制方法[M].北京:科学出版社,2006.

[5]王勋先,韩曾晋,何克忠.感应电机调速系统的鲁棒最优控制[J].控制理论与应用,2000,17(2):225-230.

[6]比马尔K博斯.现代电力电子学与交流传动[M].北京:机械工业出版社,2004.

神经元同步篇7

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2013年3月—2014年3月滨州医学院附属医院神经外科收治的老年便秘患者72例 (其中重度便秘26例) , 其中颅脑外伤33例, 高血压脑出血30例, 颅内肿瘤9例, 颅内动脉瘤5例;年龄58~86岁。将患者随机分为对照组和试验组, 各36例。对照组中男20例, 女16例;年龄 (67.0±0.3) 岁。试验组中男22例, 女14例;年龄 (68.0±0.2) 岁。两组患者既往均无胃肠道器质性病变。便秘的诊断标准[4]: (1) 排便无规律, 排便间隔≥3d, 大便干结, 排出困难, 有不适感; (2) 大便常规无异常改变; (3) 不伴有结肠、直肠器质性病。便秘程度判断标准[5]: (1) 中度:便秘影响生活, 不能通过整体调整或短时间用药纠正, 需要长期间断药物治疗; (2) 重度:便秘影响生活, 不能停药或者药物治疗无效。

1.2 方法

1.2.1 对照组

开塞露保留灌肠:在下午或患者有便意时应用可控式吸痰管 (代替肛管) 、开塞露40ml保留灌肠, 插入深度为15~20cm。

1.2.2 试验组

同步干预法:正确评估无禁忌证者, 于10:00pm给予蓖麻油15~20ml一次性口服或管饲。蓖麻油并无致泻作用, 其在十二指肠被脂肪水解酶水解, 释放出刺激性的蓖麻油酸钠, 促进肠蠕动而导泻。本品作用迅速, 对肠道均有刺激作用, 但主要作用于小肠, 刺激小肠壁蠕动, 并软化大便, 可使小肠内容物在2h内排入结肠, 2~8h后产生泻下作用。早晨5:00~7:00am是结肠蠕动最活跃的时刻, 为起到协同作用, 此时间给予腹部按摩。腹部按摩法:协助患者取仰卧位, 腹部放松, 操作者双手重叠, 左手在下, 右手在上, 置于右下腹部, 以大鱼际和掌根着力, 沿升结肠、横结肠、降结肠、乙状结肠方向反复推展按摩, 使腹部下陷1cm, 幅度由小到大, 能起到刺激结肠蠕动的作用[6]。按摩时间15~30min, 有利于推动粪便下行, 引起患者的反射性排便。急性心功能衰竭患者严禁按摩。至7:00am仍未排便患者, 立即用温盐水150ml低压灌肠, 插入深度15~20cm, 再次行腹部按摩。

1.3 观察指标

观察两组患者的临床疗效及腹泻发生情况。

1.4 疗效判定标准[7]

(1) 有效:治疗后排出大便, 腹胀消失; (2) 基本有效:治疗后排出大便, 腹胀减轻, 但仍有便意; (3) 无效:治疗后未排出大便或排除少量, 腹胀无缓解。总有效率=有效率+基本有效率。

1.5 统计学方法

采用SPSS 17.0统计软件进行数据分析, 计数资料采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

治疗后观察12h, 试验组总有效率为94.44%, 对照组为72.22%, 两组总有效率比较, 差异有统计学意义 (P<0.05, 见表1) ;试验组腹泻发生率为5.55%, 对照组为19.44%, 两组腹泻发生率比较, 差异有统计学意义 (P<0.05) 。

注:与对照组比较, *P<0.05

3 讨论

神经外科老年患者便秘的主要原因是神经功能紊乱、交感神经兴奋、卧床时间长致使肠蠕动减弱、肠动力不足、肠液分泌减少、排便无力, 造成排便困难;同时长期使用甘露醇, 肠壁内及其肠腔内的分泌物、大便经快速多次渗透后会变得干结、量少, 大脑中枢排便信息受潜意识控制, 延长排便时间会引起排便困难[8]。老年慢性便秘患者重度便秘发生率从卧床前期到卧床期明显增加, 卧床时间长的患者中, 重度便秘发生率为61.1%~66.7%[9]。

便秘是很多疾病发生与加重的诱因, 是神经外科老年患者常见而且危险的并发症。特别是在发病或外伤急性期, 患者颅内压高、血压不稳定、血管脆弱、凝血功能异常, 用力排便时可导致患者血压升高、脑血管疾病复发;亦可导致颅内压增高而加重病情, 甚至诱发脑疝危及患者生命。

蓖麻油可刺激小肠壁蠕动, 并软化大便, 尤其适用于经护理干预仍发生高位截瘫便秘的神经外科老年患者:说不清有没有大便, 意识欠清晰或者意识障碍, 精神衰退。5:00~7:00am进行腹部按摩符合患者结肠运动的生理特点, 可对结肠运动起到协同作用引起患者反射性排便。仍未排便属于大便在结肠干结严重者, 再用温0.9%氯化钠溶液150ml低压灌肠, 再次软化结肠内大便。此方法协同肠道作用将患者大便软化后排出, 避免了用力排便诱发的并发症。此方法患者痛苦小, 疗效显著, 适用于神经外科老年便秘患者, 安全可靠, 值得推广。由于同步干预法临床应用时间尚短, 仍需要大样本多中心临床研究评估, 同时希望广大读者多参与交流, 造福广大患者。

摘要：目的探讨同步干预法治疗神经外科老年患者便秘的疗效。方法选择2013年3月—2014年3月滨州医学院附属医院神经外科收治的老年便秘患者72例, 随机分为对照组和试验组, 每组36例。对照组给予开塞露保留灌肠法治疗, 试验组给予同步干预法治疗, 比较两组患者的疗效及腹泻发生情况。结果治疗后观察12h, 试验组总有效率为94.44%, 对照组为72.22%, 两组总有效率比较, 差异有统计学意义 (P<0.05) ;试验组腹泻发生率为5.55%, 对照组为19.44%, 两组腹泻发生率比较, 差异有统计学意义 (P<0.05) 。结论同步干预法治疗神经外科老年患者便秘的疗效显著, 腹泻发生率低。

关键词：便秘,老年人,同步干预,治疗结果

参考文献

[1] 刘新民.实用内分泌学[M].北京:人民军医出版社, 2007:315.

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[8] 梁忠梅.长期静脉应用甘露醇引起便秘分析及预防[J].护士进修杂志, 2009, 24 (3) :576.

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