交流调速系统模糊神经网络控制的DSP实现

乔维德

（常州市广播电视大学 科研处，江苏常州213001）

交流调速系统模糊神经网络控制的DSP实现

乔维德

（常州市广播电视大学 科研处，江苏常州213001）

将模糊控制和神经网络控制相结合设计出模糊神经网络控制器，应用于交流伺服系统的调速控制中，可以克服交流伺服电机中参数变化、非线性和耦合等不确定因素的影响。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用DSP芯片作为其控制器运算单元，成功地完成了其控制器的DSP实现，提高了交流调速系统的控制性能。

模糊神经网络；交流调速系统；DSP；控制器

0 引 言

随着科技的进步和工业生产的需要，传统的直流伺服系统由于其结构复杂、不易维护的缺陷，正在被结构简单、容易维护的交流伺服系统所代替。交流伺服系统由交流电机组成，交流电机的数学模型具有较强的时变性、强耦合性和非线性等特点，因而应用传统的基于对象模型的控制方法难以进行有效的控制。模糊控制和神经网络控制属于智能控制的范畴，均不依赖于被控制对象的数学模型。但将它们分别应用到对精度和快速性要求很高的交流调速系统中，两者均存在一定的缺陷。模糊控制的最大弱点是稳态精度低，如果要提高精度,必须增加模糊级数，这又会造成控制查询表过大和模糊关系的维数增大，从而影响系统控制的平稳性和实时性[1]。神经网络控制由于需要在线学习、调整权值，其过渡过程较慢。因此，将模糊控制和神经网络控制相结合设计出模糊神经网络控制器，应用于交流伺服系统的调速控制中，能够很好地克服交流伺服电机中参数变化、非线性和耦合等不确定因素，具有较强的鲁棒性。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用TMS320VC33高速数字信号处理器（DSP）芯片作为模糊神经网络控制器运算单元，成功地完成了模糊神经网络控制器的DSP实现，提高了交流调速系统的控制性能。

1交流调速系统控制结构

交流调速系统控制主要由上位机、下位机组成。上位机为PC机或工控机，主要用于交流调速系统速度指令的给定和实时监控。下位机主要由DSP模块和交流异步电动机等组成，其中TMS320VC33 DSP芯片将DSP内核、AD转换电路、时钟电路、看门狗电路、PWM电路、采样保持电路、串行接口电路等集中在一个芯片上，其性能好、运算速度快、精度高、价格便宜，非常适用于交流电机调速系统的实时控制[2]。上位机和下位机的数据传输采用串行通讯方式，下位机根据命令对交流电机进行调速控制。

交流调速系统控制结构如图1所示。系统内、外环分别为电流和速度调节器。电流控制器采用传统的PI调节器，电流的检测值与速度控制器输出量的误差通过电流控制器按PI算法调节PWM控制参数，并对交流电机进行电流限幅控制。速度控制器设计为模糊神经网络控制器结构，可以减小速度波动，提高系统的抗负载扰动能力和动静态控制性能。

图1交流调速系统控制结构

2模糊神经网络控制器结构

模糊神经网络控制器结构由一个在模糊集理论基础上的五层神经网络构成。

第一层为控制器的输入语言变量E和EC。E和EC分别是给定速度与实际测量值的速度误差与误差变化率。E和EC的语言变量值均选取为{PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB}，即{正大，正中，正小，零，负小，负中，负大}，论域在[-6，6]上连续取值。本层的作用是将输入语言变量直接转换到下一层，输入信号权值选取为1。

第二层为控制器的输入语言变量的隶属函数层。隶属函数μ(x)采用正态分布形式，即：

其中，mij和hij分别表示第i个输入语言变量中的第j个元素的隶属度函数的均值和方差表示第二层神经元的第i个输入。

第三层为模糊控制规则推理层。根据交流调速系统运行特性，确定如下形式模糊控制规则[2]：

Ri：if X is A and Y is B then Z is C

其中，if部分中的“X is A and Y is B”称为前件部分，then部分中的“Z is C”称为后件部分。本层中每个神经元的输入用来实现每个模糊控制规则的前件部分，神经元的输入函数采用“与”逻辑运算关系，分别计算每条模糊控制规则的前件部分中相应的模糊语言变量隶属度。

第四层为输出语言变量U的隶属函数层。本层每个神经元的输入用来完成每条模糊控制规则的结果，即后件部分。各神经元的输入之间取“或”逻辑关系，从而总结得出模糊控制规则（见表1）。

第五层为控制器的输出变量层。本层采用加权平均法完成模糊判决功能[3]。

表1模糊控制规则

3模糊神经网络控制的学习算法

交流调速系统中需要学习的参数主要是模糊神经网络的连接权ωij(j=1,2,…7，i=1,2,…7,k=1,2,…49)和隶属函数的均值mij及方差hij(i=1,2,…7，j=1,2,…7)。定义误差评价函数为[4]：

其中，ud和ui分别表示模糊神经网络的期望输出和实际输出，参数ωij、mij、hij的学习算法采用模糊神经网络反向传播算法，即：为学习效率，k为所加的学习样本号。

4模糊神经网络控制算法的DSP实现

4.1硬件设计

模糊神经网络控制器的硬件实现选用TMS320VC33 DSP芯片。使用CC3x开发工具，把汇编语言或C语言编写的控制算法经编译联接转变为DSP能接受的COFF代码文件，并送至DSP芯片上执行相应的控制功能。通过A/D转换将采集的速度反馈信号转换为数字信号，DSP经过模糊神经网络控制运算得到控制信号，由D/ A转换输出对交流伺服系统加以调速控制。PC机通过TDS-TMS320仿真器的JTEG接口来捕获交流调速系统控制中的状态变量与数据，并实时监控[5]。

4.2软件设计

模糊神经网络控制器的软件实现采用功能模块设计方法，其软件由系统主程序和中断服务程序组成，如图2、图3所示。为规定学习算法精度和收敛条件，将连续两次采样周期的最大跟踪误差emax与最小跟踪误差emin相比较，当满足｜emax-emin｜＜0.01时，学习停止。

图3模糊神经网络控制器的中断服务程序流程

4.3交流调速系统抗干扰措施

交流调速系统长期工作于环境恶劣的工业现场，有的还易受电磁辐射的干扰和影响，因而抗干扰措施必不可少。在主电路中，三相电路后端设置滤波电路，用来消除或削弱噪声干扰及电路本身因素的干扰；在控制电路中，输入、输出端口全部采用高速光电耦合器件隔离外围电路与DSP数字电路之间的电联系，传输导线使用双绞线，电源输入端增设电源滤波器，在DSP芯片内利用监时定时器实现软件抗干扰。

5实验研究

用于实验的交流电机参数为：额定功率Pn=2.2KW，额定电压Un=220V，额定电流In=5A，额定转速nn=1500 r/min，定子电阻Rs=2.84Ω，转子电阻Rr=2.96Ω，定子电感Ls=0.45694H，转子电感Lr=0.45694H，定转子互感Lm=0.42415H，额定电磁力矩Ten=14N·m，转子极对数np=2，电磁惯量J=0.002276kg·m2，额定磁通ψn=0.96wb。数字控制采样频率为10KHZ。图4为交流调速系统在给定转速nr=1500r/min、负载转矩TL=2N·m时起动，并在t=0.7s时给电机加一个10N·m负载，分别以PI和模糊神经网络控制器作为速度调节器情况下的电机速度响应曲线，曲线①、②分别表示PI和模糊神经网络控制器作用下的转速响应曲线。从中可以看出，无论是响应速度，还是超调量，曲线②均优于曲线①，说明采取的模糊神经网络控制器对被控制对象实现了较好的控制效果。

图4给定转速nr=1500 r/min时PI和模糊神经网络控制器的电机速度响应曲线

6结束语

将基于高性能、高精度的DSP芯片的模糊神经网络控制方法引入交流伺服系统的调速控制中，能够很好地克服交流伺服电机中参数变化、非线性、耦合、时变等不确定因素的影响，从而提高了交流调速系统的控制性能。实验结果表明，采用模糊神经网络控制器的交流调速系统，具有较好的动静态特性，而且在负载发生变化的情况下，模糊神经网络控制器仍然保持较强的适应性和鲁棒性，取得了较为理想的控制效果。

[1]薛薇，李力.基于DSP的PH过程FNNC-PI控制器实现[J].化工自动化及仪表，2005，32(1):58-61.

[2]冯冬青，李小雄.基于DSP的轧机调速系统模糊神经控制[J].郑州大学学报:工学版，2003，24(3):17-20.

[3]乔维德.基于模糊神经网络的交流伺服系统[J].电气传动自动化，2007，29(5):29-31.

[4]毛六平，王耀南，孙炜，等.一种递归模糊神经网络自适应控制方法[J].电子学报，2006，34(12):2285-2287.

[5]薛艳君，薛薇，郑劭馨.模糊神经网络PH控制器的DSP实现[J].自动化与仪表，2007(4):52-55.

[责任编辑：谢树林]

DSP Realization of Fuzzy Neural Network Control of Alternating Current Governor System

QIAO Weide
(Scientific Research Section, Changzhou Radio and Television College,Changzhou,213001,China)

Applying the fuzzy neural network control produced by the combination of fuzzy control and neural network control to the speed control of AC servo system can overcome the negative impact of parameter variations, nonlinear and coupled in AC servo motor. According to the characteristics of abundant calculation and slow convergence of fuzzy neural network controller, DSP chip is used by the hardware as its controller computing unit. It achieves the application of DSP successfully to its controller and improves the control of alternating current governor system.

Fuzzy neural network; Alternating current governor system; DSP; Controller

book=1,ebook=51

TP273+.4

A

1671-4326(2010)01-0041-03

2009-09-17

江苏广播电视大学学术带头人基金（0801013）

乔维德（1967—），男，江苏宝应人，常州市广播电视大学科研处，教授.