[发明专利]基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及电机控制领域，尤其是一种多相电机容错控制方法及系统，用于电动汽车、船舶推进器等高可靠性的电力传动。

背景技术

目前，多相电机的容错控制方法主要分成三类：第一类是发生故障后，仅改变剩余相电流幅值及相位以维持定子旋转磁势不变，从而保证电机输出转矩不变，并在此基础上，考虑抑制转矩脉动，以及剩余相绕组空间对称关系从而获得空间对称的剩余相容错电流，实现多相电机的容错控制。第二类的容错控制方法是仅考虑铜耗最小，转矩脉动最小化等条件，计算出剩余相电流。此二类方法都未考虑电机发生故障后导致电机参数的变化，由于原控制器参数与故障电机参数不匹配，因而导致系统控制性能恶化。第三类方法是根据故障情形，建立各种故障情形下电机的数学模型，并分别对每种故障下的电机模型设计相应的控制器，以实现电机的容错控制。这种方法虽然考虑了电机的故障导致电机参数变化的问题，但在实施过程中需要对每种故障情形都要建立数学模型并设计控制器，控制复杂，不易实现。

神经网络逆系统解耦控制方法已经在电机控制领域获得了广泛的应用，利用神经网络的非线性逼近能力去构建电机或多电机的逆系统，从而获得高性能控制。目前，还未见有将神经网络逆系统应用于多相电机容错控制的文献报道。

发明内容

本发明针对现有多相电机容错控制方法的不足，利用现有神经网络逆系统理论，提出一种新颖的基于多神经网络逆模型的多相电机的容错控制方法，提高多相电机控制的可靠性；本发明同时还提出实现该容错控制方法的控制系统。

本发明基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法的技术方案是采用如下步骤：1）当五相永磁电机无故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块选择正常逆模型及2/5电流变换器串联在滞环电流比较器之前，根据设定转速与光电编码器反馈的转速经第一附加控制器计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链                                                与电流检测磁链观测逆模型切换模块观测并反馈的定子磁链经第二附加控制器计算输出定子磁链的一阶导数；将第一、第二附加控制器的输出信号作为正常逆模型的输入信号，正常逆模型输出信号为给定定子d，q轴电流，，经2/5电流变换器变换为五相永磁电机的定子电流，输出给滞环电流比较器，控制逆变器驱动五相永磁电机获得正常运行，根据转速的响应修改第一、第二附加控制器的参数；2）当五相永磁电机出现A相开路故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块检测开路故障并选择故障逆模型及2/4电流变换器串联在滞环电流比较器之前，根据设定转速与光电编码器反馈的转速，经第一附加控制器计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链与电流检测磁链观测逆模型切换模块观测并反馈的定子磁链经第二附加控制器计算输出定子磁链的一阶导数，将第一、第二附加控制器的输出信号作为故障逆模型的输入信号，故障逆模型输出信号为给定定子d，q轴电流，，经2/4电流变换器变换成五相永磁电机的四相定子容错电流；输出给滞环电流比较器，控制逆变器驱动五相永磁电机获得容错控制，不改第一、第二附加控制器中的参数。

本发明基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制系统采用的技术方案是：包括容错控制器，容错控制器由第一、第二附加控制器、多神经网络逆模型库和电流变换器组成；电流变换器由2/5电流变换器、2/4电流变换器组成；多神经网络逆模型库由正常逆模型和故障逆模型组成；在充分激励条件下分别采集五相永磁电机正常运行和故障运行时的输入输出数据，分别离线训练第一、第二静态神经网络获得正常逆模型、故障逆模型；多神经网络逆模型库与电流变换器、滞环电流比较器、逆变器以及五相永磁电机相串联获得伪线性系统，针对伪线性系统设计第一、第二附加控制器；光电编码器与第一附加控制器相接组成五相永磁电机的转速控制回路；五相永磁电机输入端连接电流检测磁链观测逆模型切换模块，电流检测磁链观测逆模型切换模块输出分别连接滞环电流比较器、电流变换器、多神经网络逆模型库和第二附加控制器，电流检测磁链观测逆模型切换模块输出五相永磁电机的各相电流反馈给滞环电流比较器、输出故障信息给电流变换器及多神经网络逆模型库；电流检测磁链观测逆模型切换模块与第二附加控制器构成定子磁链控制回路。

本发明的有益效果是：