CN207010585U - 神经元pid自适应无刷直流电机控制系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,包括依次连接的电源模块、整流电路、第一PID控制电路、第二PID控制电路、逆变电路以及负载电机,所述负载电机上设置有电机控制模块,所述控制系统还包括分别连接负载电机的速度反馈电路、位置反馈电路和电流反馈电路,所述速度反馈电路、位置反馈电路和电流反馈电路构成三闭环控制。本实用新型的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统采用的是三闭环控制,具有较好的动态和静态响应特性,系统进入稳态用时短,无超调,实用、有效、更加适合永磁无刷电机的智能控制策略,从而实现系统自学习和自适应功能,提高系统控制的稳定性和鲁棒性。
Description
技术领域
本实用新型涉及电机控制领域,尤其涉及一种神经元PID自适应无刷直流电机控制系统。
背景技术
永磁无刷直流电机(BLDCM)由于其优良的性能而得到广泛应用,但由于永磁直流无刷电机是一个多变量、非线性、强耦合的控制对象,对控制的实时性要求较高,因此需要根据实际情况对PID控制参数进行调整。通常采用的控制方法有模糊控制、BP神经网络控制和PID控制。模糊控制不需要建立精确数学模型且有较强的容错能力,但控制精度低、动态品质差,而永磁无刷直流电机对控制精度的要求较高,模糊控制难以满足。BP神经网络控制具有自学习能力和一定的推广、概括能力,但BP神经网络控制的学习速度很慢,无法达到实时性要求。因此,具有自学习和自适应能力的单神经元构成的单神经元自适应智能PID控制器,不但结构简单,具有神经网络控制算法的优点,而且避免了神经网络计算量大的弊端,与模糊控制和BP神经网络控制这两种控制方法相比更适合于电机的快速实时控制要求。
现有的PID控制通常是采用单闭环控制,直流无刷电机单闭环直流调速系统可以在保证系统稳定的前提下实现转速无静差。但是,如果对系统的动态性能要求较高,例如:要求快速起制动,突加负载动态速降小等等,单闭环系统就难以满足需要。因为在单闭环系统中不能随心所欲地控制电流和转矩的动态过程。
实用新型内容
因此,本实用新型提供一种神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,采用三闭环构成永磁无刷电机控制系统。
本实用新型所采用的技术方案是:
神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,包括依次连接的电源模块、整流电路、第一PID控制电路、第二PID控制电路、逆变电路以及负载电机,所述负载电机上设置有电机控制模块,所述控制系统还包括分别连接负载电机的速度反馈电路、位置反馈电路和电流反馈电路,所述速度反馈电路、位置反馈电路和电流反馈电路构成三闭环控制。
作为上述技术方案的进一步改进,所述速度反馈电路为外环控制,位置反馈电路为中环控制,电流反馈电路为内环控制。
作为上述技术方案的进一步改进,所述速度反馈电路以及位置反馈电路的反馈连接端设置在第一PID控制电路之前。
作为上述技术方案的进一步改进,所述电流反馈电路的反馈连接端设置在第一PID控制电路和第二PID控制电路之间。
作为上述技术方案的进一步改进,所述速度反馈电路为外环控制,位置反馈电路为内环控制,电流反馈电路为中环控制。
作为上述技术方案的进一步改进,所述位置反馈电路包括PWM模块,所述PWM模块控制占空比。
作为上述技术方案的进一步改进,所述电机控制模块上设置有显示装置。
作为上述技术方案的进一步改进,所述显示装置包括电流显示装置、电压显示装置和转速显示装置。
本实用新型的有益效果是:
本实用新型的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统采用的是三闭环控制,具有较好的动态和静态响应特性,系统进入稳态用时短,无超调;PID神经元控制器算法并不依赖被控对象参数,也不需对被控对象数学模型辨识,在系统工作时,只要设置初始的权重值,PID神经元即可根据实际反馈的控制效果进行在线自主学习,对连接权重值进行调整,从而达到智能控制的目标,实用、有效、更加适合永磁无刷电机的智能控制策略,从而实现系统自学习和自适应功能,提高系统控制的稳定性和鲁棒性。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本实用新型作进一步详细的说明。
图1是本实用新型的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统的结构框图。
图2是本实用新型的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统的原理图。
具体实施方式
如图1、图2所示,本实用新型提供的优选实施例,一种神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,包括依次连接的电源模块1、整流电路2、第一PID控制电路3、第二PID控制电路4、逆变电路5以及负载电机6,所述负载电机6上设置有电机控制模块10,所述控制系统还包括分别连接负载电机6的速度反馈电路9、位置反馈电路8和电流反馈电路7,所述位置反馈电路8包括有控制占空比的PWM模块11。所述速度反馈电路9、位置反馈电路8和电流反馈电路7构成三闭环控制。其中速度反馈电路9的反馈连接端设置在第一PID控制电路3之前,为外环控制;位置反馈电路8的反馈连接端连接PWM模块11,为中环控制;电流反馈电路7的反馈连接端设置在第一PID控制电路3和第二PID控制电路4之间,为内环控制。
本系统实现在允许条件下的最快起动,其关键处是获得一段使电流保持为最大值的恒流过程,采用电流负反馈就可以得到近似的恒流过程,因此本系统既存在转速、电流和位置三种负反馈,又使它们只能分别在不同的阶段里起作用,转速、电流双闭环直流调速系统很好地解决了这个问题。另外在电机启动后,根据位置传感器的信号变动以及电机设定转速与实际转速的差值来确定功率管的导通顺序和导通时间的长度以进行速度调节。若速度没有达到设定转速,则加长导通时间,即提高占空比的值,通过脉宽调制来实现,本设计采用脉宽调制来控制永磁直流无刷电机的转速。综上所述,为了达到系统超调量小、抗外界扰动能力强、快速响应好的要求,该电机控制系统采用转速、电流和位置闭环控制策略。
本实施例中,采用三闭环构成永磁无刷电机控制系统,包括速度外环、位置中环、电流内环,也可根据不同的使用场合简化位置内环或电流内环。
进一步,所述电机控制模块10上设置有显示装置,所述显示装置包括电流显示装置12、电压显示装置13和转速显示装置14。
本实用新型的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统应用于永磁直流无刷电动机中具有较好的控制效果,本系统具有较好的动态和静态响应特性,系统进入稳态用时短,无超调;PID神经元控制器算法并不依赖被控对象参数,也不需对被控对象数学模型辨识,在系统工作时,只要设置初始的权重值,PID神经元即可根据实际反馈的控制效果进行在线自主学习,对连接权重值进行调整,从而达到智能控制的目标,实用、有效、更加适合永磁无刷电机的智能控制策略,从而实现系统自学习和自适应功能,提高系统控制的稳定性和鲁棒性。
以上具体结构和尺寸数据是对本实用新型的较佳实施例进行了具体说明,但本实用新型创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本实用新型精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (8)
1.神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:包括依次连接的电源模块(1)、整流电路(2)、第一PID控制电路(3)、第二PID控制电路(4)、逆变电路(5)以及负载电机(6),所述负载电机(6)上设置有电机控制模块(10),所述控制系统还包括分别连接负载电机(6)的速度反馈电路(9)、位置反馈电路(8)和电流反馈电路(7),所述速度反馈电路(9)、位置反馈电路(8)和电流反馈电路(7)构成三闭环控制。
2.根据权利要求1所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述速度反馈电路(9)为外环控制,位置反馈电路(8)为中环控制,电流反馈电路(7)为内环控制。
3.根据权利要求2所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述速度反馈电路(9)以及位置反馈电路(8)的反馈连接端设置在第一PID控制电路(3)之前。
4.根据权利要求2所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述电流反馈电路(7)的反馈连接端设置在第一PID控制电路(3)和第二PID控制电路(4)之间。
5.根据权利要求1所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述速度反馈电路(9)为外环控制,位置反馈电路(8)为内环控制,电流反馈电路(7)为中环控制。
6.根据权利要求1所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述位置反馈电路(8)包括PWM模块(11),所述PWM模块(11)控制占空比。
7.根据权利要求1所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述电机控制模块(10)上设置有显示装置。
8.根据权利要求7所述的神经元PID自适应无刷直流电机控制系统,其特征在于:所述显示装置包括电流显示装置(12)、电压显示装置(13)和转速显示装置(14)。
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CN201720738764.XU CN207010585U (zh) | 2017-06-22 | 2017-06-22 | 神经元pid自适应无刷直流电机控制系统 |
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CN201720738764.XU Active CN207010585U (zh) | 2017-06-22 | 2017-06-22 | 神经元pid自适应无刷直流电机控制系统 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN108847750A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-20 | 东南大学 | 基于圆筒直线振荡电机的发电系统及其控制方法 |
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2017
- 2017-06-22 CN CN201720738764.XU patent/CN207010585U/zh active Active
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