永磁直线电机自构式模糊神经网络控制器设计
一种基于神经网络的电机控制算法
一种基于神经网络的电机控制算法摘要：本文提出了一种基于神经网络的电机控制算法。
该算法通过学习电机的动态响应特征，将电机控制问题转化为一个非线性函数逼近问题。
在设计神经网络结构时，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，以处理输入数据的时空特征。
实验结果表明，该算法具有较高的控制精度和鲁棒性，能够适应于各种电机控制应用场景。
关键词：神经网络，电机控制，卷积神经网络，循环神经网络Abstract：This paper proposes a motor control algorithm based on neuralnetworks. By learning the dynamic response characteristics of the motor, the control problem of the motor is converted into a nonlinear functionapproximation problem. In the design of neural network structure, weuse the combination of Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) to handle the spatiotemporal features of input data. The experimental results show that this algorithm has high control accuracy and robustness, and can adapt to various motor control application scenarios.Keywords: neural networks, motor control, convolutional neuralnetworks, recurrent neural networks1.引言在自动化领域中，广泛应用的电机控制涉及电机的启停、转速调节、负载调节等问题，对于智能工厂、机器人等领域都有很重要的应用。
机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法
机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法机器人控制系统中，模糊控制器是一种重要的控制方法，它能够处理模糊和不确定性的问题。
然而，模糊控制器的性能很大程度上取决于其参数的调节。
在本文中，我们将探讨机器人控制系统设计中模糊控制器的调参方法。
在机器人控制系统中，模糊控制器的调参方法旨在使其在不同工况下实现良好的控制性能，包括快速响应、精确跟踪、抗干扰能力等。
首先，最常用的模糊控制器调参方法是试错法。
试错法基于经验和实践，通过不断地调节模糊控制器的参数，观察系统的响应，从而逐步达到最优的控制效果。
试错法的关键是对模糊控制器的参数进行合理的调整，可以使用一些性能指标来衡量控制效果，并根据系统的要求进行适当调整。
其次，基于神经网络的模糊控制器调参方法也被广泛应用于机器人控制系统中。
通过训练神经网络来学习模糊控制器的参数，可以提高模糊控制器的自适应能力。
具体而言，首先需要确定神经网络的结构和参数，然后使用已知的控制策略和训练数据对神经网络进行训练。
训练完成后，可以将训练得到的参数应用于模糊控制器，并通过迭代优化来进一步提高控制性能。
此外，进化算法也是一种有效的模糊控制器调参方法。
进化算法基于生物进化的原理，通过自然选择和优胜劣汰的机制，从一个初始的种群中逐步演化得到最优解。
在机器人控制系统中，可以将模糊控制器的参数看作染色体，并使用进化算法对参数进行优化。
具体实施时，首先需要确定适应度函数，然后根据适应度函数对种群进行选择、交叉和变异，最终得到最优的模糊控制器参数。
最后，专家经验法也是一种常用的模糊控制器调参方法。
该方法基于专家的经验和知识，通过提取和总结专家的经验，将其转化为调参规则和策略，进而指导模糊控制器的调参过程。
根据不同的控制系统和任务需求，可以制定相应的专家经验法进行参数调节。
总结起来，机器人控制系统设计中，模糊控制器调参方法多种多样。
根据不同的应用场景和任务需求，我们可以选择试错法、基于神经网络的调参方法、进化算法或专家经验法等方法进行调参。
基于模糊PID控制的永磁同步电动机控制系统设计与仿真分析
基于模糊PID控制的永磁同步电动机控制系统设计与仿真分析1 引言永磁同步电机(PMSM)具有强耦合、参数时变、非线性等特点，且系统运行时受到不同程度的干扰，因此很难满足现代工业对高性能PMSM伺服系统的控制要求，尤其在精度、可靠性等性能上。
PMSM伺服系统是一个包含电流(转矩)环、速度环和位置环的三闭环控制系统。
采用矢量控制可改善系统内部电流(转矩)环的性能囝。
位置环和速度环实现系统的精确定位和对输入信号的快速跟踪。
速度控制器研究较多的控制策略有神经网络控制、滑模变结构控制、多种控制策略的复合控制等。
其算法都比较复杂，不利于电机数字化控制的实时性。
模糊控制采用以系统误差和误差变化为输入语句变量的二维模糊控制器结构形式，能够处理受控对象的不确定特性，具有实现方法简易、运算快速、实时性强等特点，系统能够获得良好的动态特性．但静态特性不能令人满意。
将模糊控制与PID控制相结合，设计模糊PID速度控制器，使系统既具有模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有PID控制精度高的特点。
系统仿真及实验结果表明该控制策略具有良好的控制效果。
2 模糊PID控制器的设计2.1 控制器结构设计应用于速度环的模糊PID控制器采用广泛应用的二维模糊控制器，其一个输入变量是电机输出转速反馈值与给定转速间的误差E。
另一个输入变量是转速误差的变化率EC，即单位时间内转速误差的差值。
输出端设计为多输出，由于模糊PID控制器是在传统PID 控制的基础上加入了模糊控制，故只需在传统PID调节参数的基础上稍作修正即可，于是取传统PID控制器的3个参数P，I，D的修正值△Kp，△Ki；△Kd作为模糊控制器的输出。
2.2 确定隶属度函数记E，EC，△Kp，△Ki，△Kd的模糊变量为e，ec，kp，ki，kdo如模糊子集为(NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}。
选择输入量e，ec隶属度函数为高斯型。
永磁同步直线电机模糊 PID 控制及仿真
：
筹 一 ．
（ ３ ）
其中： Ｋ 一
表 示 电磁 推力 系数、 ， 为 一个 定 值 。此
时变 参数 的情 况下 ， 需 要 人 工 干 预 去 重 新 整 定 控 制 器 的参 数 ， 这既 降低 了 工作 效 率 ， 又 增 加 了成 本 ， 且 效 果 不佳 。本 文将 传 统 的 Ｐ Ｉ Ｄ 控 制 和 模 糊 控 制 的优 点 结 合到 一起 ， 设 计 开 发 了模 糊 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器 ， 并 进 行 了 试 验仿真， 得 到很 好 的结 果 。
２ ． １ 模 糊 控 制 器 结 构 及 其 工 作 原 理
取 永 磁体行 波 磁 场 的方 向 为 ｄ轴 ， 而 ｑ轴顺 着 旋 转 方 向超前 ｄ轴 ９ Ｏ 。 电 角 度 。 因为 由永 磁 体 产 生 的磁 电动 势为 常值 ， 在 次极 上 无 阻尼 绕 组 ， 所 以， 永磁 同步 直 线 电机 的 ｄ ， ｑ轴模 型 电压 方 程式分 别 为 ：
第１ 期（ 总第 １ ８ ２期 ）
２ ０ １ ４年 Ｏ ２月
机 械 工 程 与 自 动 化
ＭＥ ＣＨＡＮＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴ（ ） Ｍ ＡＴＩ ＯＮ
Ｎｏ．１
Ｆ ｅ ｂ ．
文章编号 ： １ ６ ７ ２ － ６ ４ １ ３ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ － ０ １ ６ １ — ０ ３
１ 直 线 电机 的数 学模 型
１ ． １ 直 线 电机 的 电 压 平 衡 方 程
时， 电磁推 力 Ｆ 与 ｑ轴 电流 ｉ 。 成 正 比。 直线 电机 的运 动学方 程 为 ：
＝ ＝ ＝ ｎ ＋ （ ） ＋ （ ） ＋厂 ｄ ． （ ｚ ） ＋． 厂 （ ）．（ ４ ）
模糊神经网络PID设计方法及其优缺点
模糊神经网络PID设计方法及其优缺点模糊神经网络（FNN）PID设计方法是结合了模糊控制和神经网络技术的一种控制方法。
它将模糊控制的模糊推理和神经网络的学习能力相结合，既保留了模糊控制的灵活性和鲁棒性，又克服了传统模糊控制中参数调整困难的问题。
下面将从模糊神经网络PID设计方法的步骤和优缺点两个方面进行详细介绍。
1.建立模糊控制器：基于经验规则和专家知识，设计出模糊控制器的输入、输出变量和规则库，建立模糊推理机制。
2.构建神经网络：选择合适的神经网络结构，如多层前馈神经网络，确定网络的输入、输出节点数量，并初始化网络权值和偏置。
3.训练神经网络：将模糊控制器的输入、输出与期望的控制效果作为训练样本，通过反向传播算法对神经网络的权值和偏置进行训练优化，使得网络能够逼近模糊控制器的行为。
4.联合优化：通过联合调整模糊控制器的输入输出参数和神经网络的权值和偏置，得到最佳的控制器性能。
1.灵活性强：可以根据具体的控制需求和控制对象进行个性化设计，适用于各种复杂的非线性系统。
2.鲁棒性好：在面对系统参数变化和外部扰动等问题时，模糊神经网络PID控制器能够保持较好的控制性能。
3.自适应性强：模糊神经网络PID控制器具有自学习的能力，能够根据实际控制效果进行调整和优化。
1.参数选择困难：模糊神经网络PID设计涉及到许多参数的选择，如模糊控制器的输入输出变量划分和规则库的设计，神经网络的结构和初始权值等，参数选择不当可能导致控制性能差。
2.计算复杂度高：由于模糊神经网络PID设计方法需要进行模糊推理和神经网络训练，在实际应用中可能会面临计算复杂度高的问题。
3.调试和调整难度大：由于模糊神经网络PID控制器的结构复杂性，需要对模糊控制器的规则库和神经网络的权值和结构进行调试和调整，这增加了工程师的设计、调试和优化难度。
总结起来，模糊神经网络PID设计方法是一种结合了模糊控制和神经网络技术的控制方法，具有灵活性强、鲁棒性好和自适应性强的优点。
基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制
而且 ， 电机 的端部效 应 、 齿槽 效 应 和永 磁体 磁 链谐
ＭＬ Ｍ数 学模 型 波等将产生推力纹波 ， 系统参数 的变化 、 负载阻力 ２Ｐ Ｓ
扰动以及摩擦阻力的非线性变化等都会降低系统 的伺服性能。为 了保证系统 的性能 ， 要设计优 需
采 用 ｉ ０的矢 量控 制方 法 ， 旋 转 ｄ— ＝ 在 ｑ坐
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作者简介 ： 杨伟 民 （９０ ） 男 ， 江 义 乌 人 ， 乌工 商职 业 技 术 学 院 计 算 机 工 程 系教 师 、 士 研 究 生。潘 丽姣 １８一 ， 浙 义 硕
（９１ ）女 ， １８ 一 ， 义乌工 商职 业技术 学院教 师。
Ｓｎｈｏｏｓ ｏ ｒＰ Ｌ Ｍ） ｙｃｒ ｕ Ｍ ｔ ，Ｍ Ｓ 直接驱动系统省掉 了 ｎ ｏ 许多不确定因素 ， 采用单 纯的滑模控制存在严重 中间传动机构 ， 将负载直接与直线电机动子相连 ， 的“ 抖振 ” 现象 。考虑到神经 网络控制具有较强
实现了所谓“ 零传动” 消除 了速度变换结构所带 的自学习能力 和 良好 的 自适应性 ， ， Ｊ本文提出了 来的一些不 良影 响。因此 ，ＭＬＭ 具有推力 大 ， Ｐ Ｓ 种基于神经 网络 的滑模变结构控制方法 ， 使用 惯性低 ， 响应快 ， 精度 高等 优点 ， 已经在 自动化仪 神经网络分别 实现滑模 等效控制 和滑模切换控 表、 自动化机床 、 工业机器人等场合得到了广泛应 制 ， 过在 线调 整 ， 现运 动过 程 中的全 程滑模控 通 实 用 ¨ 。但 是 ， Ｊ 由于直 线 电机 直 接驱 动 负 载 ， 载 负 制 ， 而有 效地 削弱 抖振 ， 从 优化 系统 的跟踪 性能 。 的变化和外部扰动将直接影 响伺 服系统 的性能 ，
永磁同步电机模糊控制和前馈补偿研究
永磁同步电机模糊控制和前馈补偿研究1. 引言永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）由于其高效性、高功率密度及良好的控制特性，在工业应用中得到广泛应用。
为了提高PMSM的控制性能和适应性，研究者们提出了多种控制方法，其中模糊控制和前馈补偿是研究的热点。
2. 永磁同步电机的模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，其能够处理具有不确定性和模糊性的系统。
在PMSM的模糊控制中，通过选择合适的输入变量和输出变量，建立模糊规则库，并设计合适的模糊推理机制，实现对电机转速、转矩等参数的精确控制。
模糊控制在PMSM中的应用能够提高系统的鲁棒性，提高系统对载荷变化和参数变异的适应能力。
3. 模糊控制的优势和不足模糊控制具有以下优势：（1）对于非线性和时变系统有较好的适应性；（2）能够处理模糊和不确定性信息；（3）不需要系统的精确数学模型。
然而，模糊控制也存在着以下不足：（1）模糊规则的设计需要较大的经验和专业知识；（2）需要大量的规则库，规则库的维护工作较为繁琐；（3）对于大规模系统和复杂系统，模糊控制的计算量较大。
4. 永磁同步电机的前馈补偿前馈补偿是一种通过预估电机的干扰项并进行相应的控制补偿，以提高系统控制性能的方法。
在PMSM的前馈补偿中，首先通过建立电机的数学模型，计算出系统的干扰项，然后根据干扰项的特性，设计合适的控制策略进行补偿。
前馈补偿能够有效地抑制系统的干扰，提高系统的动态响应性能和稳定性。
5. 前馈补偿的优势和不足前馈补偿具有以下优势：（1）能够减小系统误差，提高系统的控制精度；（2）能够有效抑制外界干扰对系统的影响；（3）不需要系统的精确数学模型。
然而，前馈补偿也存在着以下不足：（1）需要准确的干扰项模型和参数估计；（2）对于非线性系统，设计合适的前馈补偿控制往往较为困难；（3）前馈补偿控制对系统的建模精度要求较高。
6. 模糊控制与前馈补偿的结合为了综合发挥模糊控制和前馈补偿的优势，研究者们提出了将二者结合的控制方法。
自适应系统中的智能控制算法设计与实现
自适应系统中的智能控制算法设计与实现随着智能化技术的不断发展，自适应系统越来越受到人们的关注与重视。
自适应系统是指能够对外部环境及其内部状态进行感知、调节和优化，从而实现自我适应、自我调节、自我修复等功能的一种系统。
而智能控制算法则是自适应系统必不可少的基础。
本文将主要介绍自适应系统中的智能控制算法设计与实现，从理论和实践两个方面进行探讨。
一、自适应系统中的智能控制算法自适应系统中的智能控制算法主要是指基于人工智能、模糊数学、神经网络等技术的控制算法。
这些算法与传统的控制算法相比，具有更强的适应性、鲁棒性和泛化能力。
常见的智能控制算法有模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
1. 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊数学理论的控制方法。
其主要思想是将控制对象的输入、输出和控制器的输出用模糊集合表示，通过模糊集合间的模糊关系进行控制。
模糊控制算法具有良好的适应性和鲁棒性，在模糊系统建模方面也有很好的应用。
2. 神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于神经网络理论的控制方法。
其主要思想是通过建立神经网络模型来实现对控制对象的非线性控制。
相比于传统控制算法，神经网络控制算法具有更强的非线性建模能力和适应性。
但是，神经网络控制算法需要大量的样本数据进行训练，且网络结构复杂，需要在实际应用中进行适当的优化。
3. 遗传算法控制算法遗传算法控制算法是一种基于进化算法的控制方法。
其主要思想是通过模拟生物进化过程来搜索控制器参数，从而达到优化控制的目的。
遗传算法控制算法具有很强的全局寻优能力，但需要进行适当的改进，以提高其收敛速度和搜索精度。
二、自适应系统中智能控制算法的实现自适应系统中智能控制算法的实现涉及到多个方面，包括控制器设计、参数优化、系统仿真和实际应用等。
以下将从这些方面进行介绍。
1. 控制器设计控制器设计是自适应系统中智能控制算法的第一步。
在这一阶段，需要对控制对象进行模型建模，并设计符合实际需求的控制器结构。
基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化
基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化电机驱动系统是现代工业中重要的组成部分之一。
为了提高电机驱动系统的性能和效率，设计和优化是必不可少的。
其中，基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化是一项富有挑战性的任务，本文将从计算方法、控制策略、优化方案等方面展开讨论。
在电机驱动系统的设计与优化中，模糊控制算法是一种常用的方法。
模糊控制算法以模糊集合论为基础，通过建立模糊规则和模糊推理来实现对系统的控制。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制算法具有较强的适应性和鲁棒性，能够处理不确定性和非线性问题。
因此，在电机驱动系统设计与优化中，采用模糊控制算法能够有效地提高系统的性能和效率。
首先，对于电机驱动系统的设计，模糊控制算法可以被用于实现电机速度、位置和转矩的控制。
通过测量和反馈控制，模糊控制器可以根据系统当前状态和输出要求，自动调整控制参数，实现精确的控制。
同时，由于模糊控制算法的鲁棒性，可以在不确定的工况下保持稳定性和准确性。
这对于一些特殊工况下的电机驱动系统设计非常重要，比如高负载、低速度或者频繁变化的工况。
另外，模糊控制算法还可以用于电机驱动系统的优化。
在系统的优化中，模糊控制算法可以通过优化控制策略和参数来实现最优的性能。
例如，在电机驱动系统的能量效率优化中，可以通过模糊控制器根据负载的变化和不同工况的需求，动态调整电机的负载和功率输出，降低能耗并提升系统的效率。
此外，模糊控制算法还可以用于多目标优化，通过建立多重目标函数并进行模糊推理，找到最适合的控制策略，实现系统多个性能指标的平衡。
在电机驱动系统的设计与优化中，模糊控制算法还可以与其他算法和技术相结合，进一步提升系统的性能。
例如，结合神经网络和模糊控制算法可以实现自适应控制，使控制系统根据系统的状态和工况自动调整控制器的参数。
此外，结合遗传算法和模糊控制算法可以实现控制参数的优化和自适应控制。
通过这些方法的组合，可以进一步提高电机驱动系统的性能和效率。
特种电机及其控制课程设计(2024)
直线电机的控制方式类似于旋转电 机，可以通过调节电流、电压或 PWM信号等实现对电机的速度、位 置和力的精确控制。
10
各自特性比较分析
01
02
03
永磁同步电机
高效率、高功率密度、宽 调速范围、高精度控制等 特性，适用于高性能伺服 系统等领域。
2024/1/28
开关磁阻电机
简单结构、低成本、高效 率、宽调速范围等特性， 适用于家用电器、工业驱 动等领域。
2024/1/28
27
THANK YOU
2024/1/28
28
直线电机
高精度定位、高速度、高 加速度等特性，适用于高 精度数控机床、激光切割 机等领域。
11
03
控制策略与方法探讨
2024/1/28
12
矢量控制策略
2024/1/28
矢量控制基本原理
01
通过坐标变换将交流电机等效为直流电机，实现解耦控制，提
高动态性能。
矢量控制实现方法
02
采用SVPWM、SPWM等调制技术，结合PI调节器、电流环、
特种电机是指具有特殊结构、特 殊工作原理和特殊应用领域的电 机，不同于常规电机。
特种电机分类
根据电机的结构、工作原理和应 用领域，特种电机可分为永磁电 机、开关磁阻电机、超声波电机 、直线电机等。
4
控制技术发展现状
2024/1/28
控制技术概述
控制技术是研究如何对动态系统进行控制和优化的技术， 是实现自动化、智能化和高效化的关键。
电机驱动与控制系统的集 成化
未来特种电机驱动与控制系统 将更加注重集成化设计，实现 更小的体积、更高的效率和更 好的可靠性。
人工智能在特种电机控制 中的应用
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究熊渊琳;方宝英【摘要】针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法.在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能.实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2019(036)004【总页数】5页(P413-417)【关键词】永磁直线同步电动机;不确定性因素;TSK型递归模糊神经网络;鲁棒性;跟踪性【作者】熊渊琳;方宝英【作者单位】江苏海事职业技术学院电气学院,江苏南京211170;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TM301.2;TP2730 引言随着科技的发展，伺服系统对于高速高轮廓精度的要求越来越高。
由于以永磁直线同步电动机(PMLSM)为直接驱动的系统具有无背隙、摩擦小、机械构造简单、高可靠性、高传动刚度和大推力等优点，使PMLSM直驱设计适用于许多高性能要求的场合[1-2]。
然而，PMLSM结构上的简化使控制难度增加，导致参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素直接作用在电机上，严重影响电机的伺服性能。
因此，抑制不确定性因素对系统的影响，提高系统控制性能是PMLSM伺服驱动的关键问题[3-4]。
近年来，针对PMLSM中存在不确定性因素而降低系统伺服性能的问题，国内外学者进行了深入地研究，包括经典PID控制、滑模控制、反推控制等。
由于PMLSM是一种多变量、强耦合的非线性系统，传统PID控制无法满足一些高精密应用场合控制要求，且PID控制算法需根据专家经验，采用试凑法，经调试才能得到最优参数。
永磁直线电机遗传算法模糊神经网络失步预防策略
ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｏ ｕ ｓ ｓ ｔ ａ ｔ ｏ ｒ ｗ ｉ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ａ ｐ ｅ ｒ ｍ ａ ｎ ｅ ｎ ｔ ｍ ａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｏ ｕ ｓ ｍ ｏ ｔ ｏ ｒ（ Ｐ ＭＬ Ｓ Ｍ） ．Ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ
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模糊神经网络在控制领域中的应用
模糊神经网络在控制领域中的应用人工智能技术的飞速发展，让我们生活的方方面面都被智能化、自动化所覆盖。
其中，模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）是其中最为重要的一个分支，被广泛应用于各个领域中。
本文将详细介绍模糊神经网络在控制领域中的应用。
一、模糊神经网络概述首先，让我们来简单了解一下模糊神经网络。
模糊神经网络是一种神经网络的扩展，基于模糊逻辑和神经网络技术，用于解决具有模糊性和不确定性的问题。
它的特点是能够将输入、输出和系统的各种状态映射成为一组规则，并且使用反向传播（BP）算法进行学习和训练。
因此，模糊神经网络具有不变性、自适应性和鲁棒性等优点。
二、模糊神经网络在控制领域中的应用在控制领域中，模糊神经网络具有广泛的应用前景。
它可以有效地解决传统控制方法难以解决的非线性、模糊、不确定等问题。
1.电机控制电机控制是模糊神经网络在控制领域中的典型应用之一。
电机控制涉及到控制对象的动态特性、非线性和时变等问题，传统的PID控制方法难以解决。
模糊神经网络则可以通过学习控制系统的输入输出关系，获得控制策略。
在控制电机的转速、位置、力矩等方面具有广泛的应用。
2.气象预报气象预报也是模糊神经网络在控制领域中的一个应用领域。
气象系统是一个高度非线性和时变的系统，通过模糊神经网络可以将历史气象数据和实时气象数据映射成一组规则，从而实现气象预报。
3.机器人控制机器人控制是模糊神经网络在控制领域中的另一个典型应用领域。
传统的机器人控制方法中，通常是依靠根据环境进行修改的预设的操作方法完成操作。
但是，这种方法对负载变化和环境变化的抵抗性较差。
而模糊神经网络可以通过对机器人的模糊控制器进行学习，让机器人具备自适应性和森林，更加适应实际操作。
三、模糊神经网络的优势和局限性尽管模糊神经网络在控制领域中表现出极强的应用前景，但是其仍然存在着一定的局限性。
1.数据量少时，模型泛化差：模糊神经网络需要大量的数据来使其具有较高的泛化能力。
第九讲1-模糊控制理论
0 0 0 0 0 0 0
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0
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0.5 0.5 0 0 0 0 0
1 0.5 0 0 0 0 0
2024/9/30
2024/9/30
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模糊控制理论出现旳必然性 自动控制理论发展旳两个主要阶段： 经典控制理论――主要处理单变量系统旳
反馈控制 当代控制理论――主要处理多变量系统旳
优化控制
2024/9/30
5
模糊控制器旳构造图
参考输入 模糊化
知识库 模糊推理
解模糊化
输出 被控对象
2024/9/30
6
当代工业具有下列特征： 复杂性：系统构造和参数旳高维、时变、
第九讲 模糊控制
2024/9/30
1
OUTLINE
一、模糊系统概述 二、模糊控制器旳基本原理 三、基本模糊控制器旳设计措施 四、 Fuzzy 自整定PID参数控制器旳设计 五、模糊控制器旳构造分析 六、倒立摆旳模糊控制 七、模糊控制旳MATLAB仿真
2024/9/30
2
一、模糊系统概述
模糊理论经常被问及旳问题
能否举一种例子，只能用模糊控制来处理，而其他 措施无法处理。
我们是否需要模糊理论，因为模糊理论能处理旳问 题用概率论一样能够处理。
2024/9/30
8
模糊理论经常被问及旳问题 模糊系统措施中没有模糊旳地方 模糊系统与其他非线性建模措施相比，优点何在
比较根据：逼近精度与复杂性旳平衡； 学习算法旳收敛速度； 成果旳可解释性； 充分利用多种不同形式旳信息。
若炉温低于600℃则升压，低得越多升压越高；
永磁直线电机的无模型学习自适应控制
控 系统 的模 型 结 构 ； 无需 辨 识 受 控 系 统 的模 型 参
数 。它 的应用 前景非 常广 阔 。
ＰＤ控 制和基 于 ＰＤ 的控制 方 法 已经 在 实 际 Ｉ Ｉ 中得 到了广泛 的应 用 。该方 法是 标 准 的无 模 型方
直线 电机是 一 种将 电能 直接 转化 成直 线运 动
机械 能而 不需 要 任 何 中 间转 换 机 构 的传 动装 置 。 由于采用 了“ 传 动 ” 从 而 较传 统传 动 方 式 有 明 零 ，
显 的优势 。在 国外 直线 电机 驱 动技术 已进 入工 业
法 。但 ＰＤ对 于具有 强 非线 性 、 Ｉ 时变 、 耦合 及 结 构 和参 数不确定 性 的 复杂 系统 控制 效 果不 佳 。无模 型学 习 自适应 控 制 （ Ｌ Ｃ ［ ］ ＭＦ Ａ ）１ 的基本 思 想 是 利 用一个新 引入 的伪梯度 向量 的概念 ， 用一 系列 的动 态线 性时变模 型 ， 包括 紧格 式 、 偏格 式 、 格式线 性 全 化模型来替代 一般非 线性系统 ， 并仅 用受 控 系统 的 Ｉ０数据来 在线估计 系统 的伪 梯度 向量 ， 而 实现 ／ 从 非线性 系统 的无模 型 学 习 自适 应 控 制 。 目前 已成 功应用 于炼油 、 化工 、 电力 、 轻工 等领域 ［及 城市快 ３ ］
Ｃ ｏ Ｒｏ ｇ ｎ Ｈｏ ｏ ｇ ｈ ｎ ａ ｎ ｍｉ ｕ Ｚｈ ｎ ｓ ｅ ｇ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈｓｐ ｐ ｒ ｔ ｅｍｏ ｅ－ｒｅｌａ ｎｎ ｄ ｐ ｖ ｏ ｔｏ（ ＦＬＡＣ）ａ ｐ ｏ ｃ ｆ ｌｓ ｆ Ｉ Ｏ Ｏ ： ｓｒｃ ：ｎｔ ｉ ａ ｅ ，ｈ ｄ ｌｆｅ ｅ ｒ ｉｇａ ａ ｔ ｅｃ ｎｒ ｌＭ ｉ ｐ ｒａ ｈｏ ｃａ ｓｏ Ｓ ｎ Ｄ。 ａ Ｓ
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第13卷 第5期2009年9月电 机 与 控 制 学 报EL EC TR IC MACH I N ES AND CON TROLVol 113No 15Sep.2009永磁直线电机自构式模糊神经网络控制器设计王丽梅, 武志涛, 左涛(沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110023)摘 要:针对永磁直线同步电动机伺服系统中负载扰动和负载质量变化等参数不确定性对伺服系统动态性能的影响,设计自构式反馈模糊神经网络控制器。
该控制器在模糊控制的非线性辩识功能和神经网络的自学习功能的基础上,各层神经元的个数可以根据误差状况发生改变,从而在保留了神经网络自学习能力的同时,增强了神经网络的实时性,提高了伺服系统的动态性能。
自构反馈机制的引进,增强了神经网络的适应性。
仿真结果表明,基于自构式反馈模糊神经网络控制器的永磁直线电机伺服系统对于参数的变化、外部干扰等具有较强的抑制作用,系统具有较强的鲁棒性。
关键词:永磁直线同步电动机;自构式模糊神经网络;模糊控制;非线性辩识;位置控制中图分类号:T M351文献标志码:A文章编号:1007-449X (2009)05-0643-05P MLS M self -constructi n g fuzzy neural network controller desi gnWANG L i 2mei, WU Zhi 2tao, Z UO Tao(School of Electrical Engineering,Shenyang University of Technol ogy,Shenyang 110023,China )Abstract:A self 2constructing feedback fuzzy neural net w ork contr oller (SCFF NNC )for per manent mag 2net linear synchr onous mot ors (P MLS M )is p resented in the paper ai m ing at the influence of l oad disturb 2ance and syste m para meters uncertainty t o the P MLS M serv o syste m dyna m ic perf or mance .The contr oller combined the non 2linear identificati on of fuzzy contr ol with self 2learning ability of neural net w ork .The number of neur ons f or each layer of neural net w ork can change on 2line with the variati on of err or .The contr oller can reserve the self 2learning ability,i m p r ove the real 2ti m e ability for neural net w ork and en 2hance the dyna m ic perf or mance of servo syste m.The self 2constructing feedback can i m p r ove the adap ta 2ti on of neural net w ork .Si m ulati on results show that the P MLS M servo syste m based on SCFF NNC can supp ress the para meters variati ons and external disturbances and is featured by str ong r obustness .Key words:per manent magnet linear synchr onous mot ors;self 2constructing fuzzy neural net w ork;fuzzy contr ol;non 2linear identificati on;positi on contr ol收稿日期:2008-10-23基金项目:国家自然科学基金(50805098);沈阳市科学技术计划项目(1071201-1-00)作者简介:王丽梅(1969—),女,教授,博士生导师,主要研究方向为直线电机伺服控制、智能控制;武志涛(1981—),男,博士研究生,研究方向为直线电机伺服控制;左 涛(1985—),男,硕士,研究方向为直线电机伺服控制。
0 引 言直接驱动永磁直线同步电动机(per manent mag 2net linear synchr onous mot or,P MLS M )伺服系统实现了电机与负载的一体化结构,省略了机械速度变换机构,具有结构简单、噪声低、速度快、效率高、组合灵活等优点,在信息与自动化系统、民用交通、军事等领域得到了广泛的应用。
但是由于P MLS M 直接驱动负载,直线电机内部的参数不确定性将直接影响P MLS M 伺服系统的动态性能[1]。
近年来,国内外针对这一问题进行了大量的研究,其中神经网络控制因具有自组织、自学习、不过分依赖被控对象数学模型等优点,成为解决直线电机参数不确定性的一种有效方法。
文献[2-4]提出了几种针对电机控制的神经网络控制方法,它们具有较强的学习能力,但同时却影响了神经网络的实时性。
本文提出了在神经网络参数学习的基础上,增加结构学习的思想,各层神经元的数目能够根据具体的实时误差情况发生变化,从而在保留了神经网络学习能力的同时,提高了实时性。
本文设计了自构式反馈模糊神经网络控制器。
通过自构式反馈模糊神经网络控制器(self-constructing feedback fuzzy neural net w ork contr oller,SCFF NNC)所具有的网络结构学习和参数学习能力实时在线修正神经网络的拓扑结构和内部权值参数,从而获得所要求的期望输出。
利用SCFF NNC的结构学习能力加快了参数学习的进程,从而在P MLS M参数不确定性的影响下仍然可以保证良好的动态性能。
1 P M S LM数学模型仅分析磁势基波分量,P MLS M在d-q坐标下的数学模型可描述如下:定子电压方程u q=R s i q+L q d i qd t+ω(L d i d+ψf),(1)u d=R s i d+L d d i dd t-ωL q i q。
(2)推力方程F e=3n pπ2τ[ψf i q+(L d-L q)i d i q]。
(3)运动方程F e-F L=M d vd t+B v。
(4)式中:ud 、uq分别为d、q轴电压;id、iq分别为d、q轴电流;Ld 、Lq分别为d、q轴电感;Rs为动子相电阻;v为直线电机动子速度;τ为极距;np 为极对数;ψf为定子基波磁链过动子绕组的磁链;FL为负载阻力; M为动子质量;B为黏滞摩擦因数[5]。
2 自构反馈模糊神经网络控制器设计P MLS M伺服系统的构成如图1所示。
以P MLS M位移信号作为输入信号,以SCFF NNC作为位置控制器,通过动态实时的P MLS M位移检测,向SCFF NNC输入实时的位移误差信号和位移误差变化信号,又通过SCFF NNC所具有的误差适应性在线学习功能使得SCFF NNC内部权值不断更新以修正P MLS M参数不确定性所带来的影响。
自构反馈式模糊神经网络所对应的模糊规则为R j:I F x1is A j1and…x n is A j n, THEN ujis wjand hj(t+1)isθj。
(5)其中Rj是第j个模糊逻辑规则;x=[x1,x2,…,x n]是模糊神经网络的输入向量;n是外部输入变量的个数;hj是内部变量;uj表示模糊逻辑规则Rj第j个输出;A j1为i=12,…n情况下,第j个规则的模糊集合;θj是内部变量hj的反馈权值;wj为模糊逻辑规则的输出强度。
SCFF NNC网络拓扑结构如图2所示。
211 网络前向描述图2的自构反馈式模糊神经网络包括输入层在内共有四层结构。
1)第一层:输入层在此层中每一个节点代表一个输入神经元,即输入变量。
输入变量为位移误差e和位移误差变化e。
2)第二层:隶属函数层考虑到神经元的饱和性,在此采用高斯函数来获取常用隶属函数。
即446电 机 与 控 制 学 报 第13卷 u A j i =exp-(x i -m ji )2σ2ji,(6)式中:σji 与m ji 分别为高斯函数的标准化常数和中心向量;x i 为输入层提供的输入变量。
3)第三层:规则反馈层为了保证神经网络的学习能力,在规则层中引入了反馈层结构,其隶属函数采用Sig moid 函数。
即f j =11+exp (-h j ),(7)式中:h j =u j θj ;θj 为反馈权值。
对第j 个规则层神经元,其输出可表示为u j =f j ∏n i =1u A j i =11+ex p (-h j )∏ni =1ex p -(x i -m ji )2σ2ji。
(8)4)第四层:输出层进行解模糊化处理,最后的输出y3=∑nj =1u j w j ,(9)式中:u j 为规则层的第j 个神经元输出;w j 为第j 个模糊规则输出强度;y 3为自构反馈式模糊神经网络的输出。
212 网络在线学习算法自构反馈式模糊神经网络采用参数学习和结构学习相结合的学习模式。
引入结构学习的目的是在保留控制器学习能力的同时,增强其实时性。
因此结构学习是SCFF NNC 的主要学习机制。
21211 参数学习参数学习算法采用的是监督式梯度下降法,即反向传播法[6]。
首先定义能量误差函数为E =12(p m -p )2=12e 2,(10)式中:p m 为伺服系统期望位移输出值,即系统位移输入信号;p 为伺服系统实际位移输出值,即系统位移输出信号。
第四层反向信号与输出权值改变量为δ4=-5E 5y 3=-5E 5e 5e 5y 3=-5E 5e 5e 5p 5p 5y3,(11)Δw j =-ηw 5E 5w j =-ηw 5E 5y 35y 35w j=ηw δ4u j 。
(12)第三层反向信号与反馈权值改变量为δ3j =-5E 5u j =-5E 5y 35y 35u j =δ4w j ,(13)Δθj =-ηθ5E 5θj =-ηθ5E 5u j 5u j 5f j 5f j 5h j 5h j5θj= ηθδ3j f j (1-f j )u j (N -1)∏ni =1uA j i。