考虑输入饱和的PMSM命令滤波离散控制

微特电机 ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (3): 50-55.

考虑输入饱和的PMSM命令滤波离散控制

徐雨梦¹, 于金飞², 崔英英³, 于金鹏¹, 刘加朋¹

1.青岛大学自动化学院,青岛 266071;
2.淄博市技师学院,淄博 255025;
3.山东劳动职业技术学院,济南 250022

收稿日期:2020-06-18 出版日期:2021-03-28 发布日期:2021-04-02
作者简介:徐雨梦(1995—),女,硕士研究生,研究领域为电机控制。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2017YFB1303503);国家自然基金项目(61973179);泰山学者工程专项经费资助项目(TSQN20161026)

Discrete-Time Command Filter Control of PMSM Considering Input Saturation

XU Yu-meng¹, YU Jin-fei², CUI Ying-ying³, YU Jin-peng¹, LIU Jia-peng¹

1. School of Automation, Qingdao University,Qingdao 266071,China;
2. Zibo Technician College,Zibo 255025,China;
3. Shandong Labor Vocational and Technical College,Jinan 250022,China

Received:2020-06-18 Online:2021-03-28 Published:2021-04-02

摘要/Abstract

摘要： 结合命令滤波和神经网络技术设计了永磁同步电机离散位置跟踪控制方法。使用欧拉公式建立永磁同步电机离散模型,用神经网络技术来逼近非线性函数,应用命令滤波技术解决传统反步法中的“计算复杂性”问题,引入补偿机制成功地解决滤波误差问题。仿真结果表明,该控制器有良好的位置跟踪性能,能够解决输入饱和的影响,且对外部负载扰动有较强的鲁棒性。

关键词: 永磁同步电机, 输入饱和, 离散, 命令滤波控制, 神经网络

Abstract: In this paper, a discrete-time position tracking control method for permanent magnet synchronous motor (PMSM) was designed by combining command filtered control and neural network technology.The continuous dynamic model of PMSM drive systems was transformed into discrete-time form by using Euler formula. The nonlinear function was approximated by applying neural network technology in the process of controller design.The application of command filtered control technology could solve the “complexity of computation” problem in the traditional backstepping method, and the introduction of a compensation mechanism successfully solved the problem of filtering error.The simulation results showed that the designed controller had good position tracking performance, could solve the influence of input saturation, and had strong robustness to external load disturbances.

Key words: permanent magnet synchronous motor (PMSM), input saturation, discrete-time, command filtered control, neural network

中图分类号:

TM351
TM464

徐雨梦, 于金飞, 崔英英, 于金鹏, 刘加朋. 考虑输入饱和的PMSM命令滤波离散控制[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 50-55.

XU Yu-meng, YU Jin-fei, CUI Ying-ying, YU Jin-peng, LIU Jia-peng. Discrete-Time Command Filter Control of PMSM Considering Input Saturation[J]. Small & Special Electrical Machines, 2021, 49(3): 50-55.

参考文献

[1] 沈艳霞,林瑾,纪志成.神经网络磁链估计的感应电机反步法研究[J].控制与决策,2006,21(7):833-836.
[2] 朱儒,刘鲲鹏,赵志锋,等.永磁同步电机滑模控制研究[J].微电机,2014,47(12):52-55.
[3] YU J P,SHI P, YU H S, et al.Approximation based discrete time adaptive position tracking control for interior permanent magnet synchronous motors[J].IEEE Transactions on Cybernetics,2015,45(7): 1363-1371.
[4] 史发涛,马玉梅,于金鹏,等.基于动态面技术的异步电动机模糊自适应速度控制[J].青岛大学学报(工程技术版),2015,30(3): 1-6.
[5] 李岩, 盛正印, 自适应反步法的永磁同步电动机速度跟踪控制[J]. 微特电机, 2014,42(12):54-57.
[6] WANG D, HANG J. Neural network-based adaptive dynamic surfacecontrol for a class of uncertain nonlinear systems in strict feedback form[J].IEEE Transactions on Neural Networks, 2017, 28(9): 2156 -2167.
[7] YANG X T, YU J P, ZHAO, et al. Adaptive fuzzy finite-time command filtered tracking control for permanent magnet synchronous motors [J]. Neurocomputing, 2019(337):110-119.
[8] YU J P, ZHAO L, YU H S. Fuzzy finite-time command filtered control of nonlinear systems with input saturation [J]. IEEE Transactions on Cybernetics,2018,48(8): 1-10.
[9] 程帅,于金鹏,于海生,等.考虑铁损的永磁同步电机随机命令滤波控制[J].微电机,2019, 52(7): 1-6.
[10] YU J P, SHI P, DONG W J, et a1.Neural network-based adaptive dynamic surface control for permanent magnet synchronous motors[J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2015,26(3): 640-645.
[11] 于金鹏, 陈兵, 于海生,等. 基于自适应模糊反步法的永磁同步电机位置跟踪控制[J]. 控制与决策, 2010, 25(10):1547-1551.
[12] YU J P, CHEN B, YU H S, et al. Neural networks-based command filtering control of nonlinear systems with uncertain disturbance[J].Information Sciences,2018(426): 50-60.
[13] 于金鹏,于海生, 林崇. 考虑铁损的异步电动机模糊自适应命令滤波反步控制[J]. 控制与决策, 2016,31(12):2189-2194.
[14] 付程,马玉梅,于金鹏,等.基于神经网络的异步电动机自适应动态面控制[J].青岛大学学报(工程技术版),2017,32(2):38-45.

[1]	付兴贺, 陈锐. 电机中ABC到dq0坐标变换的梳理与辨析[J]. 微特电机, 2021, 49(4): 1-8.
[2]	胡智宏, 叶晨光, 申永鹏, 郑竹风, 李波, 杨小亮. 自适应滑模增益永磁同步电机无速度传感器控制[J]. 微特电机, 2021, 49(4): 40-45.
[3]	万斌斌, 魏海峰, 张懿, 李垣江, 刘维亭. 基于并行混沌优化算法的永磁同步电机多参数辨识[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 1-5.
[4]	林浩, 张琪, 黄苏融. 转子分段移位斜极的永磁同步电机轴向电磁力分析[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 6-10.
[5]	朱相军, 罗建武, 徐刚, 饶健, 许心一. 车载永磁同步电机系统偏磁问题及补偿[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 33-35.
[6]	李耀华, 周逸凡, 赵承辉, 秦玉贵. 基于拓展电压矢量集合的永磁同步电机无差拍控制[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 40-46.
[7]	郭瑞东, 陈燕, 崔江. 基于FPGA的同步发电机旋转整流器故障监测系统[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 47-49.
[8]	周文斌, 马春旺, 邱国平. 电机槽极配合与电机运行质量特性研究(Ⅲ)[J]. 微特电机, 2021, 49(3): 59-62.
[9]	黄其, 伍权, 席唯, 曹朝晖. 高速永磁电机控制器设计[J]. 微特电机, 2021, 49(2): 11-14.
[10]	陶涛, 林荣文. 基于小生境粒子群算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 微特电机, 2021, 49(2): 29-33.
[11]	诸德宏, 汪瑶. 基于新型滑模趋近律的PMSM速度控制[J]. 微特电机, 2021, 49(2): 34-38.
[12]	张娜娜, 沈艳霞. 基于磁链观测的IPMSM MTPA控制系统研究[J]. 微特电机, 2021, 49(2): 43-47.
[13]	李洋洋, 戴磊, 张懿, 魏海峰, 李垣江. 基于分岔理论的永磁同步电机非确定参数混沌控制[J]. 微特电机, 2021, 49(2): 48-52.
[14]	蔡军, 李鹏泽, 黄袁园. 基于PMSM的二阶滑模无位置传感器控制[J]. 微特电机, 2021, 49(1): 32-36.
[15]	李洋洋, 张懿, 戴磊, 魏海峰, 李垣江. 基于LMI算法的永磁同步电机混沌控制[J]. 微特电机, 2021, 49(1): 40-44.