[发明专利]基于神经网络自适应逆的混合动力车BSG系统控制方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络自适应逆的混合动力车BSG系统控制方法，具体包括以下步骤：1）将变频器与混合动力车BSG系统作为一个整体构成复合被控对象；2）采用神经网络建立复合被控对象的辨识模型和逆控制模型；3）将逆控制模型作为逆控制器，串联在复合被控对象之前，对系统动态特性进行开环控制；4）在线调整辨识模型和逆控制器的权值系数；5）将逆控制器和辨识模型相结合组成神经网络自适应逆控制器，控制复合被控对象。本发明所述方法可有效避免常规控制方法由于引入反馈控制而可能引起的系统不稳定问题，并可实现混合动力车BSG系统动态特性控制和外界扰动抑制分开单独进行，增强系统的自适应能力和鲁棒性。

主权项

1.基于神经网络自适应逆的混合动力车BSG系统控制方法，具体包括以下步骤：（1）将采用恒压频比工作方式的变频器与混合动力车BSG系统作为一个整体构成复合被控对象；其中变频器的输入为同步角频率，输出为控制混合动力车BSG系统的三相电压信号、和，混合动力车BSG系统的输出为转速；（2）采用神经网络建立复合被控对象的辨识模型和逆控制模型，并离线确定辨识模型的权值参数和逆控制模型权值参数；表示当前的采样时刻；（3）将逆控制模型作为逆控制器，串联在复合被控对象之前，对系统动态特性进行开环控制；（4）将复合被控对象的实际输出与辨识模型的输出进行比较，确定出辨识误差，用该误差信息在线调整辨识模型的权值；将复合被控对象的实际输出与给定输入进行比较，确定出控制误差，用该误差信息在线调整逆控制器的权值；（5）将逆控制器和辨识模型相结合组成神经网络自适应逆控制器，控制复合被控对象。