感应电机定子磁链与转速的神经网络逆解耦方法王新戴先中东南大学摘要：为了提高感应电机的抗参数变化及负载扰动能力，提出了一种新的电流控制型感应电机神经网络逆控制结构。神经网络逆系统实现了感应电机系统定子磁链和转速的自适应解耦及线性化，将感应电机解耦线性化为定子磁链和转速两个一阶积分环节的子系统，子系统不含有感应电机参数，从而简化了外环控制器设计，提高了整个控制系统性能。最后，对由电流滞环控制器，逆变器及三相静止坐标系下感应电机模型组成的系统进行仿真研究，与定子磁场定向的仿真对比结果表明该控制结构性能有更强的鲁棒性。关键词：定子磁链神经网络逆系统自适应解耦及线性化感应电机鲁棒性ANNInverseDecoupleMethodofInductionMotorControllingStatorFluxandSpeedWangXinDaiXianzhongAbstract：Inthispaper,anewANNinversecontrolstructureofcurrent-fedinductionmotorisproposedtoimprovetheabilityofobjectingparametersvariationandloaddisturbance.ThedesignedANNinversesystemcanimplementtheadaptivedecouplingbetweenthestatorfluxandspeedandlinearizationofinductionmotor,theinductionmotorwasdecoupledtotwo1storderintegratorssubsystemswhichdonotincludemotorparameters,whichmakethedesignofouterloopcontrollereasyandfurtherimprovewholesystemperformance.Atlast,takingthesystemconsistingofcurrenthysteresiscontroller,inverterandinductionmotormodelinthreephasesstationaryreferenceframeascontrolledplant,thestudyofsimulationisdone.ThecomparisonsimulationresulttoSFOCshowsthatthecontrolmethodismorerobust.Keywords：statorfluxANNinversesystemadaptivedecouplingandlinearizationinductionmotorrobustness1引言感应电机以其结构简单、可靠性高及维护费用低等优点在工业上得到了广泛应用，但理论上来讲，感应电机系统是一个非线性、多变量、强耦合及时变系统，对它进行高性能控制十分具有挑战性。矢量控制是一种典型的感应电机高性能控制方法，但它存在不能实现动态解耦的缺点[1~3]。感应电机各种反馈线性化方法[1,4,5]所实现的解耦及线性化控制，理论上实现了转速（转矩）和磁链之间的大范围解耦及线性化，但方法本身存在严重依赖于感应电机数学模型的缺点。本文针对两相静止坐标系下以定子磁链两相分量和转速为状态变量的感应电机三阶模型，推导了控制定子磁链幅值与转速的感应电机模型的解析逆控制律，提出了控制定子磁链与转速的电流控制型感应电机神经网络逆控制系统结构。在感应电机参数变化和负载扰动的情况下，实现了感应电机系统的自适应解耦及线性化，然后对定子磁链子系统和转速子系统进行简单设计，实现对定子磁链和转速的高性能控制。最后，对所提的控制结构进行仿真研究，并与定子磁场定向（SFOC）控制作了比较。2电流控制型感应电机的解析逆控制若感应电机是以电流控制电压源逆变器供电驱动，则两相静止坐标系中以定子电流、定子磁链和机械角速度为状态变量的感应电机5阶模型[5]中的电流动态方程可以忽略，以电压为控制量的感应电机模型变成了以电流为控制量的感应电机简化模型{dx1dt=−Rsu1+usα¿{dx2dt=−Rsu2+usβ¿¿¿¿(1)定义系统的输出为定子磁链幅值与转子机械角速度y=h(x,u)=[y1y2]T=[√x12+x22x3]T(2)其中状态变量为，系统输入为u=[u1u2]T=[isαisβ]T系统输出为，式中：Rs为定子电阻；np为极对数；为转动惯量；isα,isβ为α，β轴定子电流分量；Ψsα，Ψsβ为α，β轴定子磁链分量，μsα，μsβ为α，β轴定子电压分量，可看作系统的可测扰动；ωm为转子机械角速度，Tl为负载转矩。利用逆系统理论分析式（1）和式（2）所描述感应电机的可逆性，分别对感应电机系统的两个输出求导，直到表达式显含输入。仅从这个简化模型描述的系统来看，μsα，μsβ是可测的扰TTTTTsαsβmm||Ψs||动，与输入量无关。由式(1)、式(2)可以求得由于及从而有det[A(x)]=−21JnpRs√x12+x22，即当Ψsα2+Ψsβ2≠0时，A(x)非奇异，即rank[A(x)]=2等于系统的输出维数，系统的相对阶为α={11}，并可知系...
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