[发明专利]基于神经网络-模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法有效

专利信息
申请号: 201910668951.9 申请日: 2019-07-24
公开(公告)号: CN110401378B 公开(公告)日: 2021-04-20
发明(设计)人: 蔡彬;崔国栋;刘前;苏佰丽;褚晓广;孙宗耀 申请(专利权)人: 曲阜师范大学
主分类号: H02N15/00 分类号: H02N15/00;H02P21/28;H02P21/26;H02P21/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 273165 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明涉及基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法,属于电气工程技术领域。该方法采用神经网络模型预测控制策略,对磁悬浮偏航电机的悬浮和偏航过程进行实时平稳控制:当风向改变需要偏航时,首先由转子变流器采用PID控制算法控制转子电流,使转子向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处;其次由转子变流器改用神经网络模型预测控制策略控制转子电流,使转子在平衡点处保持稳定悬浮;然后由定子变流器采用神经网络模型预测控制策略控制定子电流,使偏航电机按规定转速旋转至对风位置,同时转子变流器采用神经网络模型预测控制策略控制转子电流,使转子在偏航过程中保持在平衡点处,实现最优控制,确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。
搜索关键词: 基于 神经网络 模型 预测 控制 磁悬浮 偏航 电机 方法
【主权项】:
1.基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法,所述磁悬浮偏航电机为一种隐极式同步盘式电机,包括定子、转子、悬浮架、负载平台、气隙传感器;所述定子与所述转子相对上下垂直同心放置;所述转子与所述悬浮架固定;所述悬浮架还与所述负载平台固定;所述负载平台与风电机组的机舱固定;所述气隙传感器与所述转子固定;所述定子包括定子铁心和三相绕组,所述三相绕组与定子变流器连接;所述转子包括转子铁心和直流励磁绕组,所述直流励磁绕组与转子变流器连接;其特征在于,包括以下步骤:步骤1,当风向改变需要偏航时,由所述转子变流器采用PID控制算法控制所述转子的电流大小,使所述磁悬浮偏航电机的转子向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处实现稳定悬浮;步骤2,当实现稳定悬浮后,所述转子变流器改用神经网络模型预测控制策略,控制所述转子电流,使所述磁悬浮偏航电机的转子在悬浮平衡点处保持稳定悬浮,具体方法是:21)根据所述磁悬浮偏航电机的悬浮动态数学模型,对悬浮神经网络模型进行训练;22)将训练好的所述悬浮神经网络模型移植入所述转子变流器的主控芯片,建立基于所述转子变流器的主控芯片的实际悬浮神经网络模型预测控制系统;23)将所述悬浮神经网络模型的响应输出值δm及悬浮气隙期望值δ*输入悬浮非线性优化模块,所述悬浮非线性优化模块通过使悬浮代价函数最小化确定最优控制输入信号,即最优转子电流ir_opt,将所述最优转子电流ir_opt和悬浮气隙测量值δ作为所述悬浮神经网络模型的输入,同时将所述最优转子电流ir_opt与实际转子电流ir作差,经PID控制器送入PWM模块,产生所述转子变流器的驱动信号,从而控制所述转子电流ir,使所述磁悬浮偏航电机的转子在悬浮平衡点处保持稳定悬浮;步骤3,由所述定子变流器采用神经网络模型预测控制策略,控制所述定子的电流,使所述磁悬浮偏航电机按转速期望值ω*旋转至对风位置,具体方法是:31)根据所述磁悬浮偏航电机的偏航动态数学模型,对偏航神经网络模型进行训练;32)将训练好的所述偏航神经网络模型移植入所述定子变流器的主控芯片,建立基于所述定子变流器主控芯片的实际偏航神经网络模型预测控制系统;33)将所述偏航神经网络模型的响应输出值ωm及转速期望值ω*输入偏航非线性优化模块,所述偏航非线性优化模块通过使偏航代价函数最小化确定最优控制输入信号,即最优定子电流的d轴分量isd_opt和q轴分量isq_opt,将所述最优定子电流的d轴分量isd_opt、q轴分量isq_opt以及转速测量值ω作为所述偏航神经网络模型的输入,同时将所述最优定子电流的d轴分量isd_opt和q轴分量isq_opt分别与各自的实际测量值作差后输入带限幅的PI控制器,得到所述定子电压控制量usd*和usq*,经dq/αβ坐标变换后得到u*和u*,经SVPWM模块调制后产生驱动信号,控制所述定子变流器产生所需的励磁电压和电流,使所述磁悬浮偏航电机按转速期望值ω*旋转至对风位置;步骤4,在偏航的同时,由所述转子变流器采用神经网络模型预测控制策略,控制所述转子的电流,使所述磁悬浮偏航电机的转子在整个偏航过程中保持在悬浮平衡点处,具体方法是:41)根据所述磁悬浮偏航电机的偏航悬浮动态数学模型,对偏航悬浮神经网络模型进行训练;42)将训练好的所述偏航悬浮神经网络模型移植入所述转子变流器的主控芯片,建立基于所述转子变流器的主控芯片的实际偏航悬浮神经网络模型预测控制系统;43)将所述偏航悬浮神经网络模型的响应输出值δym及悬浮气隙期望值δ*输入悬浮非线性优化模块,所述偏航悬浮非线性优化模块通过使偏航悬浮代价函数最小化确定最优控制输入信号,即最优转子电流iyr_opt,将所述最优转子电流iyr_opt和悬浮气隙测量值δ作为所述偏航悬浮神经网络模型的输入,同时将所述最优转子电流iyr_opt与实际转子电流ir作差,经PID控制器送入PWM模块,产生所述转子变流器的驱动信号,从而控制所述转子电流ir,使所述磁悬浮偏航电机的转子在整个偏航过程中保持在悬浮平衡点处。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于曲阜师范大学,未经曲阜师范大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910668951.9/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top