雙饋發(fā)電系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速辨識
李嵐，喻明江
(太原理工大學電氣與動力工程學院，山西太原030024)
摘要：根據(jù)雙饋發(fā)電機的數(shù)學模型，建立了基于模型參考自適應系統(tǒng)(MRAs)的參考模型和可調(diào)模型。利用后項差分法推導基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAs可調(diào)模型，并用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)可調(diào)模型中的磁鏈運算，通過誤差反傳算法對兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，得出雙饋發(fā)電機的辨識轉(zhuǎn)速。仿真結(jié)果表明：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAs辨識轉(zhuǎn)速能反映實際轉(zhuǎn)速，且辯識精度得到了有效提高。
關(guān)鍵詞：模型參考自適應系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；可調(diào)模型；轉(zhuǎn)速辨識；雙饋發(fā)電系統(tǒng)
中圖分類號：TM 921.41 文獻標志碼：A文章編號：1673—6540(2010)06一0023—04
0 引言
無速度傳感器雙饋發(fā)電系統(tǒng)轉(zhuǎn)速的準確辨識對高性能的矢量控制非常重要。目前，雙饋發(fā)電系統(tǒng)轉(zhuǎn)速辨識常采用模型參考自適應系統(tǒng)(ModelReference Adaptive system，MRAS)。文獻[1]以靜止“α-β兩相坐標系轉(zhuǎn)子磁鏈的電壓模型作為參考模型、電流模型作為可調(diào)模型，仿真結(jié)果驗證了所提策略的正確性；文獻[2]利用小信號模型分析和設(shè)計了MRAs觀測器，穩(wěn)態(tài)和動態(tài)試驗證明了所提方法的有效性。但是，I~IRAS在低速和動態(tài)情況下轉(zhuǎn)速辨識精度會相應下降[3,4]；另外，自適應控制是一種基于數(shù)學模型的控制方法，電機參數(shù)的時變性也會給轉(zhuǎn)速辨識帶來一定誤差，影響系統(tǒng)的控制精度。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過嚴格的訓練后，具有對非線性系統(tǒng)進行辨識的能力，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雙饋發(fā)電機轉(zhuǎn)速進行辨識，能使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較準確地反映電機轉(zhuǎn)速。本文根據(jù)雙饋發(fā)電機的數(shù)學模型，建立了基于MRAs的參考模型和可調(diào)模型，利用后項差分法推導了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAs可調(diào)模型，并用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)可調(diào)模型中的磁鏈運算，通過誤差反傳算法對兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，得出雙饋發(fā)電機的辨識轉(zhuǎn)速。對雙饋發(fā)電系統(tǒng)進行了仿真，結(jié)果表明：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAs辨識轉(zhuǎn)速能反映實際轉(zhuǎn)速，且辨識精度得到了有效提高。
1 轉(zhuǎn)速辨識模型
模型參考自適應系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。參考模型和可調(diào)模型(自適應模型)被相同的外部輸入所激勵，X和X分別是參考模型和可調(diào)模型的狀態(tài)矢量。參考模型用其狀態(tài)x規(guī)定了一個給定的性能指標，該性能指標與測得的可調(diào)模型性能X比較后，將其差值矢量e輸入自適應機構(gòu)，由自適應機構(gòu)來修正可調(diào)模型的參數(shù)，使得其狀態(tài)X能夠快速而穩(wěn)定地逼近x，使差值趨于零[5]．
雙饋發(fā)電機定子繞組采用發(fā)電機慣例、轉(zhuǎn)子繞組采用電動機慣例的情況下，兩相靜止α-β坐標系下，電壓、磁鏈基本方程為
式中：uas，ubs,uar,ubr——定、轉(zhuǎn)子電壓的α,β軸分量；
ias,ibs,iar,ibr——定、轉(zhuǎn)子電流的αβ軸分量；
Ψas,Ψbs,Ψar,Ψbr——定、轉(zhuǎn)子磁鏈的α、β軸分量；
Rs、Rr——定、轉(zhuǎn)子繞組電阻；
Ls、Lr—αβ坐標系下兩相定、轉(zhuǎn)子繞組的自感；
Lm——α,β坐標系下同軸定、轉(zhuǎn)子繞組間的等效互感；
ωr——轉(zhuǎn)子角速度；
p——微分算子。
根據(jù)式(1)、(2)，可得到兩種形式的轉(zhuǎn)子磁鏈模型：
式(3)不含辨識值，將其作為參考模型，由它表示的電機狀態(tài)與實際相符，即轉(zhuǎn)子磁鏈是準確的；式(4)含有辨識值ωr，將其作為可調(diào)模型，在該模型中，假定電機參數(shù)是不變的，ωr是可調(diào)參數(shù)，即需要辨識的參數(shù)，由可調(diào)模型可估計出轉(zhuǎn)子磁鏈。
2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)速辨識可調(diào)模
將式(3)作為轉(zhuǎn)速辨識參考模型，用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造式(4)所表示的可調(diào)模型。
|
