[發明專利]LQR優化型無刷直流電機調速神經網絡PID控制器

有效

• 申請號: 201910820288.X
• 申請日: 2019-09-01
• 公開（公告）號: CN110488600B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 胡黃水;王婷婷;楊興旺;韓優佳;韓博
• 申請（專利權）人: 長春工業大學
• 主分類號: G05B11/42
• 分類號: G05B11/42
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明設計了LQR優化型無刷直流電機調速神經網絡PID控制器，用于改進傳統神經網絡PID控制器和傳統LQR優化型PID控制器的控制性能。設計的LQR優化型神經網絡PID控制器（LNPID）利用BP神經網絡對控制器的K_P，K_I，K_D增益進行調節，提高了控制器的動態特性和魯棒性；本發明采用的三層BP神經網絡具有較強的非線性映射能力，可以有效地抑制被控對象的非線性情況；但傳統的BP神經網絡是一種局部搜索的優化方法，因此，本發明引用LQR控制算法優化BP神經網絡的最優輸出,使輸出數據更接近目標PID增益；最后將控制器的控制輸出值輸入到無刷直流電機中，達到電機的轉速控制。同時采用LNPID以不斷地監控參數的變化以及參數的實時反饋，使控制效果達到理想化。

技術領域

本發明屬于無刷直流電機調速技術領域，具體涉及一種LQR優化型無刷直流電機調速神經網絡PID控制器。

背景技術

無刷直流電動機以其結構簡單、效率高、維護費用低、動態響應高等優點，在航空航天、機器人、電動汽車等領域得到了廣泛的應用。眾所周知，轉速控制是無刷直流電機驅動領域的一個重要方面。隨著現代電力電子技術、傳感器技術、自動控制技術和制造技術的不斷快速發展，研究響應速度快、調節能力強、控制精度高的無刷直流電機調速控制器具有重要的現實意義和應用前景。然而，復雜的強耦合非線性特性使得傳統控制方法難以實現良好的速度控制性能。因此，近幾十年來，為了提高無刷直流電機的性能，人們提出了許多新的轉速控制器。

為了改善無刷直流電機的暫態和穩態特性，PID控制器通常是無刷直流電機調速的最佳選擇。基于PI的無直流電機速度控制控制器，通過增加比例增益，提高了速度控制器的靈敏度，降低了速度超調。但是傳統的PID對增益選擇的依賴性較強，導致無刷直流電機性能下降，具有各種不確定性和非線性。因此提出了許多方法來簡化或改進PID增益整定過程，基于神經網絡的算法能取得較好的結果。

基于神經網絡的PID增益更新算法已成功地應用于伺服電機、數控機床等的控制中。單神經元PID控制器已經對無刷直流電機進行控制。Vikas等人提出了一種基于神經網絡的PID控制器，該控制器由混合的局部遞歸神經網絡組成，最多包含三個隱藏節點，該控制器易于實現，但是這種策略的主要缺點是在需要先驗過程知識的訓練之前需要確定參數數量。此外，基于梯度下降的訓練算法是一個耗時的過程。為此，提出了一些優化方法。采用粒子群優化算法初始化自適應PID神經網絡控制器的權值，采用改進的梯度下降算法對PID神經網絡的參數進行調整。該方法的缺點是粒子群優化算法初始化PID神經網絡的時間較長。經典的最優控制理論經過幾十年的發展，已經形成了一種著名的線性二次穩壓器，它可以使系統狀態軌跡的偏差最小化，并且只需要最小的控制器努力。LQR的這種典型行為促使控制設計人員使用它來調整PID控制器。LQR優化PID控制器雖然具有良好的跟蹤性能和穩定的性能，但其魯棒性還有待提高。為了能更進一步提高無刷直流電機的各種性能指標，本文提出了一種LQR優化型無刷直流電機調速神經網絡PID控制器。

發明內容

本發明設計的LQR優化型神經網絡PID控制器（LNPID）對無刷直流電機的穩態狀態和瞬態狀態進行調速控制，利用LQR算法優化BP神經網絡的控制輸出，最佳控制輸出調節控制器的K_P，K_I，K_D增益，提高控制器的動態特性和魯棒性,確保在不同操作條件下(參考、負載干擾和噪聲信號的變化)LNPID比傳統神經網絡PID (NNPID)和LQR優化的PID控制器(LQRPID)更快更有效。

本發明提出的一種LQR優化型無刷直流電機調速神經網絡PID控制器，具體包括如下控制步驟：

S1:建立三層BP神經網絡，其中輸入層為3個神經元，隱層為6個神經元，輸出層為3個神經元，隨機生成各層間加權系數的初值W_ij(0)、W_jk(0)，選取學習率η,并令k=1。