CN102522945B - 基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法及系统 - Google Patents

基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种电机控制领域中的基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法及系统，采用神经网络逆来分别获取电机正常和故障状态逆模型，在正常及故障下由电流检测磁链观测逆模型切换模块选择相应的逆模型及电流变换器串联在滞环电流比较器之前，获得一个不变的伪线性系统，只需考虑开路后将神经网络逆输出的定子d，q轴电流变换成四相参考电流，只需调整剩余四相电流的相位关系；当电机故障导致电机模型参数变化后，无需再次修改附加控制器的控制参数依然能够准确逼近电机逆系统，提高了容错控制器对电机绕组故障的适应性，具备了较强的容错性和鲁棒性，降低了对逆变器功率器件的要求及电路成本。

Description

基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法及系统
技术领域
本发明涉及电机控制领域，尤其是一种多相电机容错控制方法及系统，用于电动汽车、船舶推进器等高可靠性的电力传动。
背景技术
目前，多相电机的容错控制方法主要分成三类：第一类是发生故障后，仅改变剩余相电流幅值及相位以维持定子旋转磁势不变，从而保证电机输出转矩不变，并在此基础上，考虑抑制转矩脉动，以及剩余相绕组空间对称关系从而获得空间对称的剩余相容错电流，实现多相电机的容错控制。第二类的容错控制方法是仅考虑铜耗最小，转矩脉动最小化等条件，计算出剩余相电流。此二类方法都未考虑电机发生故障后导致电机参数的变化，由于原控制器参数与故障电机参数不匹配，因而导致系统控制性能恶化。第三类方法是根据故障情形，建立各种故障情形下电机的数学模型，并分别对每种故障下的电机模型设计相应的控制器，以实现电机的容错控制。这种方法虽然考虑了电机的故障导致电机参数变化的问题，但在实施过程中需要对每种故障情形都要建立数学模型并设计控制器，控制复杂，不易实现。
神经网络逆系统解耦控制方法已经在电机控制领域获得了广泛的应用，利用神经网络的非线性逼近能力去构建电机或多电机的逆系统，从而获得高性能控制。目前，还未见有将神经网络逆系统应用于多相电机容错控制的文献报道。
发明内容
本发明针对现有多相电机容错控制方法的不足，利用现有神经网络逆系统理论，提出一种新颖的基于多神经网络逆模型的多相电机的容错控制方法，提高多相电机控制的可靠性；本发明同时还提出实现该容错控制方法的控制系统。
本发明基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法的技术方案是：所述多相电机容错控制方法中具有多神经网络逆模型库，多神经网络逆模型库由正常逆模型和故障逆模型组成；在充分激励条件下分别采集五相永磁电机正常运行和故障运行时的输入输出数据，分别离线训练第一、第二静态神经网络获得正常逆模型、故障逆模型，采用如下步骤：1）当五相永磁电机无故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块选择正常逆模型及2/5电流变换器串联在滞环电流比较器之前，根据设定转速与光电编码器反馈的转速经第一附加控制器计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链                                                
Figure 2012100052204100002DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块观测并反馈的定子磁链
Figure 2012100052204100002DEST_PATH_IMAGE002
经第二附加控制器计算输出定子磁链的一阶导数；将第一、第二附加控制器的输出信号作为正常逆模型的输入信号，正常逆模型输出信号为给定定子d，q轴电流
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，经2/5电流变换器变换为五相永磁电机的定子电流
Figure 2012100052204100002DEST_PATH_IMAGE007
，输出给滞环电流比较器，控制逆变器驱动五相永磁电机获得正常运行，根据转速的响应修改第一、第二附加控制器的参数；2）当五相永磁电机出现A相开路故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块检测开路故障并选择故障逆模型及2/4电流变换器串联在滞环电流比较器之前，根据设定转速与光电编码器反馈的转速，经第一附加控制器计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链
Figure 248284DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块观测并反馈的定子磁链经第二附加控制器计算输出定子磁链
Figure 106836DEST_PATH_IMAGE004
的一阶导数，将第一、第二附加控制器的输出信号作为故障逆模型的输入信号，故障逆模型输出信号为给定定子d，q轴电流
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，经2/4电流变换器变换成五相永磁电机的四相定子容错电流
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，输出给滞环电流比较器，控制逆变器驱动五相永磁电机获得容错控制，不改第一、第二附加控制器中的参数。
本发明基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制系统采用的技术方案是：包括容错控制器，容错控制器由第一、第二附加控制器、多神经网络逆模型库和电流变换器组成；电流变换器由2/5电流变换器、2/4电流变换器组成；多神经网络逆模型库由正常逆模型和故障逆模型组成；在常规PI控制的充分激励条件下分别采集五相永磁电机正常运行和故障运行时的输入输出数据，分别离线训练第一、第二静态神经网络获得正常逆模型、故障逆模型；多神经网络逆模型库与电流变换器、滞环电流比较器、逆变器以及五相永磁电机相串联获得伪线性系统，针对伪线性系统设计第一、第二附加控制器；光电编码器与第一附加控制器相接组成五相永磁电机的转速控制回路；五相永磁电机输入端连接电流检测磁链观测逆模型切换模块，电流检测磁链观测逆模型切换模块输出分别连接滞环电流比较器、电流变换器、多神经网络逆模型库和第二附加控制器，电流检测磁链观测逆模型切换模块输出五相永磁电机的各相电流反馈给滞环电流比较器、输出故障信息给电流变换器及多神经网络逆模型库；电流检测磁链观测逆模型切换模块与第二附加控制器构成定子磁链控制回路。
本发明的有益效果是：
1、采用神经网络逆来分别获取电机正常和故障状态逆模型，获得一个不变的伪线性系统，只需考虑开路后将神经网络逆输出的定子d，q轴电流变换成四相参考电流即可，即只需调整剩余四相电流的相位关系，因此，相比较现有多相电机容错控制方法，本发明的容错电流幅值并没有增加，降低了对逆变器功率器件的要求，降低了电路成本。
2、本发明一方面发挥了神经网络较强的非线性逼近电机逆系统模型的能力，在电机故障导致电机模型参数变化后，依然能够准确逼近电机逆系统，具备了较强的容错性和鲁棒性。另一方面，由于正常及故障下的电机都有与之匹配的神经网络逆模型与之对应串联，所获得的伪线性系统是一个不变的伪线性系统，因此，当电机故障时，无需再次修改附加控制器的控制参数，提高了容错控制器对电机绕组故障的适应性。
附图说明
图1为本发明容错控制系统的结构框图；
图2为五相电机正常运行时电流向量图；
图3为五相电机A相开路时剩余相容错电流向量图；
图中：1.五相永磁电机；2.逆变器；3.滞环电流比较器；4.电流检测磁链观测逆模型切换模块；5.光电编码器；6.多神经网络逆模型库；7.电流变换器；8.伪线性系统；9.容错控制器；61.正常逆模型；62.故障逆模型；71.2/5电流变换器；72. 2/4电流变换器；91、92.第一、第二附加控制器；631、632.第一、第二静态神经网络。
具体实施方式
以反电势为正弦波的五相永磁电机为对象，详细说明本发明基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制系统及控制方法。
该多相电机容错控制系统包括容错控制器9，容错控制器9由第一、第二附加控制器91、92、多神经网络逆模型库6和电流变换器7组成，电流变换器7由2/5电流变换器71、2/4电流变换器72组成，其中2/5电流变换器71是将正常逆模型61输出的定子d、q轴电流
Figure 704040DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 817489DEST_PATH_IMAGE006
变换为五相定子电流
Figure 2012100052204100002DEST_PATH_IMAGE011
，2/4电流变换器72是将故障逆模型62输出的定子d、q轴电流
Figure 929670DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 91661DEST_PATH_IMAGE009
变换为四相容错的定子电流。在容错控制器9之后依次串接滞环电流比较器3、逆变器2和五相永磁电机1，滞环电流比较器3和逆变器2驱动五相永磁电机1。整个控制系统由定子磁链控制回路和转速控制回路组成，光电编码器5检测并反馈五相永磁电机1的转速，光电编码器5与第一附加控制器91相接组成五相永磁电机1的转速控制回路。五相永磁电机1的输入端连接电流检测磁链观测逆模型切换模块4，电流检测磁链观测逆模型切换模块4输出分别连接滞环电流比较器3、电流变换器7、多神经网络逆模型库6和第二附加控制器92。电流检测磁链观测逆模型切换模块4输出五相永磁电机1的各相电流反馈给滞环电流比较器3、输出故障信息给电流变换器7以及多神经网络逆模型库6，选择相应的逆模型和电流变换器。电流检测磁链观测逆模型切换模块4观测电机定子磁链
Figure 437509DEST_PATH_IMAGE002
，与第二附加控制器92构成定子磁链控制回路。多神经网络逆模型库6由正常逆模型61和故障逆模型62组成。多神经网络逆模型库6与电流变换器7、滞环电流比较器3、逆变器2以及五相永磁电机1相串联获得伪线性系统8。针对所获得的伪线性系统8，利用线性系统理论设计得到第一附加控制器91及第二附加控制器92。
以五相永磁电机1的A相开路故障为例，详细说明本发明的控制方法的实施：
首先，利用常规的逆系统理论对五相永磁电机1的数学模型（见下式（1））进行可逆性分析，证明五相永磁电机1是可逆性，存在逆模型。
其次，在常规PI控制的充分激励条件，采集五相永磁电机1正常运行时的输入输出数据，离线训练第一静态神经网络631，逼近正常电机的逆模型，由第一静态神经网络631获得正常逆模型61。采集五相永磁电机1的A相开路故障下的输入输出数据，离线训练第二静态神经网络632，逼近故障电机的逆模型，由第二静态神经网络632获得故障逆模型62。
其中，反电动势为正弦分布的五相永磁电机1的状态方程描述如下：
              (1)
式中
Figure 2012100052204100002DEST_PATH_IMAGE013
，，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，为定子d，q轴电压与电流；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为极对数；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，为定子d，q轴电感；为定子电枢绕组电阻；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为电机角速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为负载转矩；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为转动惯量；为转子磁链。
由正常逆模型61和故障逆模型62组成的逆模型库6与电流变换器7、滞环电流比较器3以及逆变器2串联，接在五相永磁电机1之前，获得伪线性系统8。设计电流检测磁链观测逆模型切换模块4，并将光电编码盘5与五相永磁电机1相连。按附图1即可完成本发明的五相永磁电机的容错控制系统。针对所获得的伪线性系统8，利用线性系统理论设计得到第一附加控制器91及第二附加控制器92。
当五相永磁电机1无故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块4选择逆模型库6中的正常逆模型61及2/5电流变换器71串联在滞环电流比较器3之前。根据设定转速与光电编码器5反馈的转速，经第一附加控制器91计算输出转速的二阶导数；由设定的定子磁链
Figure 223937DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块4观测并反馈的定子磁链
Figure 251936DEST_PATH_IMAGE002
，经第二附加控制器92计算输出定子磁链的一阶导数。将第一附加控制器91及第二附加控制器92的输出信号作为正常逆模型61的输入信号。正常逆模型61输出信号为给定定子d，q轴电流
Figure 810142DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 647648DEST_PATH_IMAGE006
，经电流变换器7的2/5电流变换器71变换为五相永磁电机1的定子电流，变换过程如下式（2）所示。
2/5电流变换器71输出电流给滞环电流比较器3，控制逆变器2的功率器件，驱动五相永磁电机1即可获得五相永磁电机1的正常运行。然后，根据转速的响应修改第一附加控制器91及第二附加控制92的参数，以获得满意的控制性能。正常工作时，2/5电流变换器71的电流变换表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
                 (2)
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为电流角频率，t为时间，
Figure 400710DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 702378DEST_PATH_IMAGE006
为正常逆模型61输出的定子d，q轴电流，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为正常工作时五相定子电流，向量图如附图2所示。
当五相永磁电机1出现A相开路故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块4检测开路故障，并选择逆模型库6中的故障逆模型62及2/4电流变换器72串联在滞环电流比较器3之前。根据设定转速与光电编码器5反馈的转速，经第一附加控制器91计算输出转速的二阶导数；由设定的定子磁链
Figure 635DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块4观测并反馈的定子磁链
Figure DEST_PATH_IMAGE028
经第二附加控制器92计算输出定子磁链
Figure 574705DEST_PATH_IMAGE004
的一阶导数。将第一附加控制器91及第二附加控制器92的输出信号作为故障逆模型62的输入信号。故障逆模型62输出信号为给定定子d，q轴电流，
Figure 772785DEST_PATH_IMAGE009
，由于逆模型632与故障电机的对应关系，依然可以获得一个不变的伪线性系统8，所以，无需再次修改第一、第二附加控制器91、92中的参数，仍能获得满意的控制性能，即实现高性能的容错控制。此时。为保证五相永磁电机1故障后的容错运行，考虑电机绕组的对称关系，令：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
                                     (3)
只需将故障逆模型62输出的定子d，q轴电流
Figure 756791DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 365626DEST_PATH_IMAGE009
，经2/4电流变换器72变换成定子容错电流如下式（4）所示。
2/4电流变换器72输出电流给滞环电流比较器3，控制逆变器2的功率器件，驱动五相永磁电机1即可获得五相永磁电机1的容错控制。由于逆模型632与故障电机的对应关系，依然可以获得一个不变的伪线性系统8，所以，无需再次修改第一、第二附加控制器91、92中的参数，仍能获得满意的控制性能。
A相开路故障后，2/4电流变换器72的电流变换表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
               (4)
式中
Figure 476802DEST_PATH_IMAGE026
为电流角频率，t为时间，
Figure 487483DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 642390DEST_PATH_IMAGE009
为故障逆模型62输出的定子d，q轴电流，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为A相开路故障后五相定子容错电流，向量图如附图3所示。
经以上步骤，即可实现本发明基于多神经网络逆模型的多相电机的容错控制系统及控制方法。

Claims (4)

1.一种基于多神经网络逆模型的多相电机容错控制方法，其特征是：所述多相电机容错控制方法中具有多神经网络逆模型库，多神经网络逆模型库（6）由正常逆模型（61）和故障逆模型（62）组成；在充分激励条件下分别采集五相永磁电机（1）正常运行和故障运行时的输入输出数据，分别离线训练第一、第二静态神经网络（631、632）获得正常逆模型（61）、故障逆模型（62），具有如下步骤：
1）当五相永磁电机（1）无故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）选择正常逆模型（61）及2/5电流变换器（71）串联在滞环电流比较器（3）之前，根据设定转速与光电编码器（5）反馈的转速经第一附加控制器（91）计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链                                                
Figure 24106DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）观测并反馈的定子磁链
Figure 4569DEST_PATH_IMAGE002
经第二附加控制器（92）计算输出定子磁链的一阶导数；将第一、第二附加控制器（91、92）的输出信号作为正常逆模型（61）的输入信号，正常逆模型（61）输出信号为给定定子d，q轴电流
Figure 60249DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 814579DEST_PATH_IMAGE005
，经2/5电流变换器（71）变换为五相永磁电机（1）的定子电流
Figure 364640DEST_PATH_IMAGE006
，输出给滞环电流比较器（3），控制逆变器（2）驱动五相永磁电机（1）获得正常运行，根据转速的响应修改第一、第二附加控制器（91、92）的参数；
2）当五相永磁电机（1）出现A相开路故障时，由电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）检测开路故障并选择故障逆模型（62）及2/4电流变换器（72）串联在滞环电流比较器（3）之前，根据设定转速与光电编码器（5）反馈的转速，经第一附加控制器（91）计算输出转速的二阶导数，由设定的定子磁链
Figure 888025DEST_PATH_IMAGE001
与电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）观测并反馈的定子磁链
Figure 380186DEST_PATH_IMAGE002
经第二附加控制器（92）计算输出定子磁链
Figure 621812DEST_PATH_IMAGE003
的一阶导数，将第一、第二附加控制器（91、92）的输出信号作为故障逆模型（62）的输入信号，故障逆模型（62）输出信号为给定定子d，q轴电流
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 208520DEST_PATH_IMAGE008
，经2/4电流变换器（72）变换成五相永磁电机（1）的四相定子容错电流，输出给滞环电流比较器（3），控制逆变器（2）驱动五相永磁电机（1）获得容错控制，不改第一、第二附加控制器（91、92）中的参数。
2.根据权利要求1所述的多相电机容错控制方法，其特征是：2/4电流变换器（72）的电流变换表示为：
Figure 249474DEST_PATH_IMAGE010
               
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为电流角频率；t为时间；
Figure 791445DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 870260DEST_PATH_IMAGE008
为故障逆模型（62）输出信号给定定子d，q轴电流。
3.根据权利要求1所述的多相电机容错控制方法，其特征是：2/5电流变换器（71）的电流变换表示为：
Figure 430554DEST_PATH_IMAGE012
                 
Figure 202201DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 464424DEST_PATH_IMAGE005
为正常逆模型（61）输出信号给定定子d，q轴电流，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为电流角频率，t为时间。
4.一种实现权利要求1所述多相电机容错控制方法的系统，包括容错控制器（9），其特征是：容错控制器（9）由第一、第二附加控制器（91、92）、多神经网络逆模型库（6）和电流变换器（7）组成；电流变换器（7）由2/5电流变换器（71）、2/4电流变换器（72）组成；多神经网络逆模型库（6）由正常逆模型（61）和故障逆模型（62）组成；在常规PI控制的充分激励条件下分别采集五相永磁电机（1）正常运行和故障运行时的输入输出数据，分别离线训练第一、第二静态神经网络（631、632）获得正常逆模型（61）、故障逆模型（62）；多神经网络逆模型库（6）与电流变换器（7）、滞环电流比较器（3）、逆变器（2）以及五相永磁电机（1）相串联获得伪线性系统（8），针对伪线性系统（8）设计第一附加控制器（91）及第二附加控制器（92）；光电编码器（5）与第一附加控制器（91）相接组成五相永磁电机（1）的转速控制回路；五相永磁电机（1）输入端连接电流检测磁链观测逆模型切换模块（4），电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）输出分别连接滞环电流比较器（3）、电流变换器（7）、多神经网络逆模型库（6）和第二附加控制器（92），电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）输出五相永磁电机（1）的各相电流反馈给滞环电流比较器（3）、输出故障信息给电流变换器（7）及多神经网络逆模型库（6）；电流检测磁链观测逆模型切换模块（4）与第二附加控制器（92）构成定子磁链控制回路。
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