[发明专利]永磁同步电机动态事件触发终端滑模控制方法及设备

说明书

本发明的一种永磁同步电机动态事件触发终端滑模控制方法及设备，为了消除永磁同步电机系统中可能存在的集总干扰和参数不确定性对先验知识的要求，将自适应神经网络(ANN)引入到终端滑模控制(TSMC)方案中。此外，为了减轻网络化系统的通信负担，采用了一种考虑神经网络估计误差的动态事件触发机制来调度速度传感器和远程滑模控制器之间的信号传输。通过显式分析排除了动态事件触发机制的Zeno现象。进一步证明，通过选择合适的滑模参数，所提出的控制策略可以保证滑模变量收敛到实际滑模区域，并且速度跟踪误差最终有界。最后，从仿真和实验的结果来看本发明所提出的控制算法能很好的实现预定目标。

技术领域

本发明涉及永磁同步电机技术领域和网络化控制技术领域，具体涉及一种永 磁同步电机动态事件触发终端滑模控制方法及设备。

背景技术

移动永磁同步电动机(PMSM)由于其优异的性能在各种工业领域(如航空航 天、机器人和电动汽车)中发挥着关键作用。需要指出的是，永磁同步电机的动 力学具有高度耦合和非线性的特性，以及参数不确定性和外部干扰。因此，采用 传统的控制方法(如比例积分微分法)很难实现永磁同步电机的高性能控制。最 近，人们采用了一些非线性控制策略来绕过上述障碍。而在众多非线性控制的方 法中，滑模控制(SMC)因为其具有的对匹配的参数不确定性和外部扰动的不变性 的优点而被人们广泛应用。这一特性使得SMC成为实现永磁同步电机高性能速度 跟踪性能的最佳选择。然而，值得一提的是，传统的一阶滑模控制只能实现系统 状态的渐近稳定。换句话说，系统状态收敛到零可能需要无限的时间。为了进一 步改善SMC系统的动态性能，终端滑模控制(TSMC)被提出。通过引入非线性滑 动面，TSMC可以保证系统在有限时间内收敛到稳态。迄今为止，TSMC方案可以有 效地提高永磁同步电机的速度跟踪性能已经在各个文献中得到了证实。

但是为了保证系统对参数不确定性和干扰的鲁棒性，SMC倾向于选择较大的开 关控制增益，这导致控制信号中出现高频开关现象(即抖振)。为此，研究者们已 经推出了许多方法来衰减SMC中的抖振，例如，高阶滑模理论和干扰估计方法。 到目前为止，各种干扰估计方法由于其实现简单而被应用于永磁同步电机调速系 统。在各种干扰估计方法中，自适应神经网络技术因其逼近未知和非线性函数以 及状态相关干扰的强大能力而引起了广泛关注。在各个文献中都有证明，自适应 神经网络方法可以有效地逼近永磁同步电机中可能存在的扰动，从而有助于提高 速度跟踪性能。

此外，随着计算机通信技术的发展，许多工程应用中的信号通常通过共享通 信信道传输。然而，对于一个实际的通信网络，带宽总是有限的。这一事实激发 了网络控制系统中的一个关键问题，即如何在有限的通信资源下保证受控系统的 预期性能？减少网络系统通信负担的一种可行且有效的方法是采用事件触发机制。 事件触发协议的关键特征是，信号仅在预先设计的事件发生时传输。最近，研究 者们开发了一种所谓的动态事件触发机制，目的是进一步提高静态事件触发协议的调度性能。

发明内容

本发明提出的一种永磁同步电机动态事件触发终端滑模控制方法、系统及设 备，可至少解决背景技术中的技术问题之一。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种永磁同步电机动态事件触发终端滑模控制方法，通过计算机设备执行以 下步骤，包括了矢量控制中的Clark变换模块和Park变换模块、还包括了神经网 络估计模块、动态事件发生器模块、终端滑模控制器模块、两个电流环的比例积 分控制模块、Park逆变换模块和脉冲宽度调制模块等；本发明的控制方法实现的 主要步骤如下：

步骤1：滑模面和控制器设计为：