[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)神經(jīng)學(xué)習(xí)的全狀態(tài)規(guī)定性能PMSM時延控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210272129.2
• 申請日: 2022-03-18
• 公開（公告）號: CN114598217A
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李少波;李坦東;張鈞星;吳封斌;李夢晗;張濤;周鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 貴州大學(xué)
• 主分類號: H02P21/14
• 分類號: H02P21/14;H02P21/18;H02P25/022
• 代理公司: 貴陽中新專利商標(biāo)事務(wù)所 52100
• 代理人: 胡緒東

本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)神經(jīng)學(xué)習(xí)的全狀態(tài)規(guī)定性能PMSM時延控制方法，采用對數(shù)型轉(zhuǎn)換并嵌入新的規(guī)定性能函數(shù)的，將具有全狀態(tài)規(guī)定性能約束的原始系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成無約束的系統(tǒng)。然后考慮無約束模型中的時間延遲，通過反步控制框架，構(gòu)建了一個基于神經(jīng)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)規(guī)定性能控制方法。其中，基于適當(dāng)?shù)腖yapunov?Krasovskii函數(shù)和神經(jīng)學(xué)習(xí)技術(shù)，時間延遲得到了解決以及未知的非線性函數(shù)得到了有效的逼近。同時，引入了一階濾波器，以避免反步控制設(shè)計中產(chǎn)生復(fù)雜性爆炸。此外，穩(wěn)定性分析證明了閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號有界，跟蹤誤差被限制在原點周圍的小范圍內(nèi)而不違反約束。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于PMSM時延控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種自適應(yīng)神經(jīng)學(xué)習(xí)的全狀態(tài)規(guī)定性能PMSM時延控制方法。

背景技術(shù)

由于永磁同步電機(jī)(PMSM)具有體積小、效率高、可靠性強(qiáng)等優(yōu)點，在各種工業(yè)應(yīng)用中被廣泛采用。然而，PMSMs是高度非線性、多變量的耦合系統(tǒng)，使得控制器的設(shè)計更具挑戰(zhàn)性。因此，人們?yōu)镻MSMs構(gòu)建了越來越多的控制方法，如滑模控制、自適應(yīng)控制和反步控制。即便如此，前面的方法很少關(guān)注PMSMs在各種條件下的規(guī)定性能控制問題，包括不確定的非線性、全狀態(tài)約束和時延。

對于不確定非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，自適應(yīng)反步控制方法被認(rèn)為是系統(tǒng)化的強(qiáng)大工具，因為它整合了模糊邏輯系統(tǒng)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計不確定因素。然而，基于反步的策略很容易受到虛擬控制律的反復(fù)求導(dǎo)而產(chǎn)生的復(fù)雜性爆炸的影響。關(guān)于這一點，在文獻(xiàn)(Yu,J.,Shi,P.,Member,S.,Dong,W.,Chen,B.,Lin,C.:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動態(tài)面的永磁同步電機(jī)控制.IEEE Trans.Neural Networks Learn.Syst.26(3),640–645(2015))中，通過采用一階濾波器構(gòu)建了一個動態(tài)表面控制，來估計虛擬控制律的微分值。在文獻(xiàn)(Chen,T.,Cao,D.,Yuan,J.,Yang,H.:具有未測狀態(tài)的切換分?jǐn)?shù)階不確定非線性系統(tǒng)的基于觀測器自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反步滑模控制.Meas.Control(United Kingdom).54(7-8),1245-1258(2021)，)中，引入了分?jǐn)?shù)階動態(tài)表面控制技術(shù)來克服復(fù)雜性爆炸。前面的方法表明動態(tài)表面控制在處理復(fù)雜性爆炸方面的優(yōu)越性。有鑒于此，本文考慮采用基于神經(jīng)學(xué)習(xí)的動態(tài)表面控制來提高具有高度非線性的PMSM的性能。

此外，在實際PMSM的控制設(shè)計中，經(jīng)常考慮到全狀態(tài)約束，以優(yōu)化控制性能并確保系統(tǒng)的安全運(yùn)行。關(guān)于全狀態(tài)約束控制，已經(jīng)取得了很多的重大成果，如李亞普諾夫障礙函數(shù)(BLF)、模型預(yù)測控制和規(guī)定性能控制(PPC)。特別是，PPC被認(rèn)為是提高系統(tǒng)瞬態(tài)性能的一種有前途的方法，因為它可以將誤差變量限制在一個可調(diào)節(jié)的區(qū)域內(nèi)，并有指定的收斂率。在文獻(xiàn)(Dai,Y.,Ni,S.,Xu,D.,Zhang,L.,Yan,X.-G.:基于擾動觀測器的電動汽車永磁同步電機(jī)規(guī)定性能模糊滑模控制.Eng.Appl.Artif.Intell.104,104361(2021))中，指數(shù)型性能函數(shù)被采用，以確保系統(tǒng)的規(guī)定性能。不幸的是，當(dāng)系統(tǒng)遇到突然變化的輸入時，基于給定的指數(shù)性能函數(shù)的方案很難自動調(diào)節(jié)以防止控制信號的抖動。為了解決這個問題，文獻(xiàn)(Wang,Y.,Hu,J.:具有未知死區(qū)輸入非線性的吸氣式高超聲速飛行器的改進(jìn)規(guī)定性能控制.ISA Trans.79,95–107(2018)，)中提出了一個與csch型性能函數(shù)結(jié)合的轉(zhuǎn)換函數(shù)，以避免參考信號高頻變化。然而，很少有工作關(guān)注在負(fù)載振蕩下的PMSMs的全狀態(tài)約束的規(guī)定性能控制。因此，通過改進(jìn)的PPC來研究具有全狀態(tài)約束的PMSM的跟蹤穩(wěn)定問題是很有價值的工作。