基于人工智能在永磁无刷直流电机驱动中的应用毕业论文外文翻译.docx
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基于人工智能在永磁无刷直流电机驱动中的应用毕业论文外文翻译.docx
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基于人工智能在永磁无刷直流电机驱动中的应用毕业论文外文翻译
附录B:
ArtificialintelligenceapplicationsinPermanentMagnetBrushlessDCmotordrives
R.A.Gupta·RajeshKumar·AjayKumarBansal
Publishedonline:
25December209
©SpringerScienceBusinessMediaB.V.2009
AbstractPermanentMagnetBrushlessDC(PMBLDC)machinesaremorepopulardueitssimplestructureandlowcost.Improvementsinpermanentmagneticmaterialsandpowerelectronicdeviceshaveresultedinreliable,costeffectivePMBLDCdrives,formanyapplications.Advancesinartificialintelligentapplicationslikeneuralnetwork,fuzzylogic,Geneticalgorithmetc.havemadetremendousimpactonelectricmotordrives.ThebrushlessDCmotorisamultivariableandnon-linearsystem.InconventionalPMBLDCdrivesspeedandpositionsensingofbrushlessDCmotorsrequirehighdegreeofaccuracy.Unfortunately,traditionalmethodsofcontrolrequiredetailedmodellingofallthemotorparameterstoachievethis.TheIntelligentcontroltechniqueslike,fuzzylogiccontrol/Neuralnetworkcontroletc.usesheuristicinput–outputrelationstodealwithvagueandcomplexsituations.ThispaperpresentsaliteraturesurveyontheintelligentcontroltechniquesforPMBLDCmotordrives.VariousAItechniquesforPMBLDCmotordrivesaredescribed.AttemptismadetoprovideaguidelineandquickreferencefortheresearchersandpracticingengineersthoseareworkingintheareaofPMBLDCmotordrives.
KeywordsPMBLDC·Artificialintelligent·Intelligentcontrol·Fuzzy·Neuralnetwork
1Introduction
Thepermanentmagnet(PM)brushlessDC(BLDC)machineisincreasinglybeingusedforvariousapplicationsanditsmarketisrapidlygrowing.Thisismainlyduetoitshightorque,compactness,andhighefficiency.Permanentmagnetbrushlessmotorshavefoundwiderapplicationsduetotheirhighpowerdensityandeaseofcontrol.Advancesinhigh-energyPermanentMagnetmaterialsandpowerelectronicshavewidelyenhancedtheapplicationsofPMBLDCinvariablespeeddrivessimilartoacmachines(SinghandKumar2002;Bose1992).Recently,thePMBLDCmotorhasevolvedasareplacementofthestandardbrushtypedcmachineinmanyservoapplicationsduetoitshighefficiency,lowmaintenanceandgoodcontrollability(Mohanetal.1995).Severalmodelsofthisdrivehavebeenpresentedanddiscussed(PuttaSwamyetal.1995).
Moreover,PMBLDCmotorsareatypeofsynchronousmotorsmeansthatthemagneticfieldsgeneratedbyboththestatorandtherotorhavethesamefrequencytherefore,PMBLDCmotorsdonotexperiencethe“slip”thatisnormallyseenininductionmotors(HendershotandMiller1994).TheresearchisgoingontoidentificationofasuitablespeedcontrollerforthePMBLDCmotor.Manycontrolstrategieshavebeenproposed(Kaynak2001;Miller1989)inclassicallineartheory.AsthePMBLDCmachinehasnonlinearmodel,thelinearPIDmaynolongerbesuitable.Thishasresultedintheincreaseddemandformodernnonlinearcontrolstructureslikeself-tuningcontrollers,state-feedbackcontrollers,modelreferenceadaptivesystemsanduseofmulti-variablecontrolstructure.Mostofthesecontrollersusemathematicalmodelsandaresensitivetoparametricvariations.Veryfewadaptivecontrollershavebeenpracticallyemployedinthecontrolofelectricdrivesduetotheircomplexityandinferiorperformance.
ThedesignofcurrentandspeedcontrollersforpermanentmagnetbrushlessDC(PMBLDC)motordriveremainstolargeextentamysteryinthemotordrivesfield.AprecisespeedcontrolofPMBLDCmotoriscomplexduetononlinearcouplingbetweenwindingcurrentsandrotorspeedaswellasnonlinearitypresentinthedevelopedtorqueduetomagneticsaturationoftherotor.
ThePMBLDCmachinescanbecategorizedbasedonthepermanentmagnetsmountingandshapeoftheback-EMF.Thepermanentmagnetscanbesurfacemountedontherotororinstalledinsideoftherotor(interiorpermanentmagnet),andtheback-EMFshapecaneitherbesinusoidalortrapezoidal.ThesurfacemountedPM(SMPM)machineiseasytobuild.Also,fromthemachinedesignpointofview,skewedpolescanbeeasilymagnetizedonthisroundrotortominimizecoggingtorque.Typically,forthistypeofmotor,theinductancevariationbyrotorpositionisnegligiblysmallsincethereisnomagneticsaliency.Theinteriorpermanentmagnet(IPM)machineisagoodcandidateforhigh-speedandtractionapplications.Itisnotedthatthereisaninductancevariationbyrotorpositionforthistypeofmotorbecauseofthemagneticsaliency.
ThispaperwillgivebiggerfocusontheartificialintelligentapplicationstoPMBLDCmotordrives.Inthispaper,conventionalandrecentadvancementofAIoperationmethodsforPMBLDCdrivesarepresented.
2ModellingofPMBLDCmotor
ThePMBLDCmotorismodelledinthestationaryreferenceframeusing3-phaseabcvariables(PillayandKrishnan1989).Thegeneralvolt-ampereequationbeexpressedas:
whereR,L,Maretheresistance,inductanceandmutualinductanceofstatorwindingsand
,
,
arephasevoltage,back-EMFvoltageandphasecurrentofeachphaseofstatorrespectively.Theelectromagnetictorqueisexpressedas
Fig.1ThreephasebackEMFfunction
Theinteractionof
withtheloadtorquedetermineshowthemotorspeedbuildsup:
whereis
loadtorqueinN-m,BisthefrictionalcoefficientinN-ms/rad,andJisthemomentofinertia,kg-㎡.
TheperphasebackemfinthePMBLDCmotoristrapezoidalinnatureandarethefunctionsofthespeedandrotorpositionangle(θr).ThenormalizedfunctionsofbackemfsareshowninFig.1.Fromthis,thephasebackemf
canbeexpressedas:
Where
and
canbedescribedbyEandnormalizedbackemffunction
showninFig.1.
.Thebackemffunctionofothertwophases
and
aredefinedinsimilarwayusingEandthenormalizedbackemffunction
and
asshowninFig.1.
3.Artificialintelligence
Humanabilitiesincontrollingthecomplexsystems,hasencouragedscientiststopatternfromhumanneuralnetworkanddecisionmakingsystems.Firstlytheresearchesbeganintwoseparatefieldsandresultedinestablishmentofthefuzzysystemsandartificialneuralnetworks(Giridharanetal.2006).Thereareprimarilythreeconceptsprevailingovertheintelligentcontrol:
•Fuzzylogiccontrol
•Neuralnetworkbasedcontrol
•Neurofuzzycontrol(hybridcontrol)
Inthefirstconcept,thecontrollerisrepresentedasasetofrules,whichaccepts/givestheinputs/outputsintheformoflinguisticvariables.Themainadvantagesofsuchacontrollerare:
Fig.2PMBLDCmotorAIcontrollersscheme
(1)Approximateknowledgeofplantisrequired
(2)Knowledgerepresentationandinferenceissimple.
(3)Implementationisfairlyeasy.
TheartificialintelligencemainlyhastwofunctionsinPMBLDCmotordrives
a.Artificialintelligencecontrol—Ascontroller
b.Sensorlessoperations—forvariableestimation
InthesetheconventionalcontrollerslikePI,PIDetc.arereplacedorcombinedwithAIcontrollers.Allartificial-intelligence-basedcontrolstrategies,suchasfuzzylogiccontrol,neuralnetworkcontrol,neurofuzzycontrol,andgeneticcontrol,areclassifiedasartificialintelligentcontrol(AIC).Amongthem,thefuzzylogiccontrolandtheneuralnetworkcontrolaremostmatureandattractiveforthePMBLDCdrivessincetheycaneffectivelyhandlethesystem’snonlinearitiesandsensitivitiestoparametervariations(Fig.2).
附录C中文译文
基于人工智能在永磁无刷直流电机驱动中的应用
摘要
由于其结构简单和低成本的原因,永磁无刷直流电机越来越受到青睐。
永磁材料的进步和电力电子器件的可靠性能,使得永磁无刷直流电机成本更加低廉,有了更多方面的应用。
人工智能应用的进步如神经网络算法、模糊逻辑算法、遗传算法等对电机驱动器产生了巨大的影响。
无刷直流电机是一个多变量、非线性系统。
在传统的永磁无刷直流电机中驱动器的速度和在无刷直流电机中的位置检测都需要很高的精度。
不幸的是,传统的控制方法需要详细的所有电动机参数建模来实现这个。
智能控制技术、模糊逻辑控制、神经网络控制等使用启发式的输入-输出关系来处理模糊和复杂的情况。
本文是一篇将智能控制技术用于永磁无刷直流电机驱动的调查文献。
各种人工智能技术对永磁无刷直流电机驱动描述。
试着为那些工作在永磁无刷直流电机领域的执行工程师和研究员们提供一种指导和有效地参考。
关键词:
永磁无刷直流电机,人工智能,智能控制,模糊控制,神经网络
1.介绍
永磁无刷直流电机越来越多的被应用于各种应用场合并且它的市场也在快速地增长。
这主要是由于其高转矩、紧密度、效率高。
永磁无刷直流电机由于其功率密度大并易于控制被广泛投入到使用中。
高性能永磁材料和电力电子器件的进步已经广泛的应用在提高永磁无刷直流电机中的变速驱动器中类似于交流电机(辛格和库马尔2002;玻色1992)。
最近,永磁无刷直流电动机已逐渐成为替代标准的刷式直流电机,由于其效率高、维护成本低和良好的可控性(Mohanetal.1995)在许多伺服应用中都被用到。
已经提出几个模型的驱动并为之讨论(PuttaSwamyet1995)。
此外,永磁无刷直流电机是一种同步电机,也就是说由定子和转子所产生的磁场都有相同的频率。
因此,永磁无刷直流电机不会出现通常出现在感应电动机“滑”的这种现象,(Hendershot和米伊勒河1994)。
该项研究是为永磁无刷直流电机确定一个合适的速度控制器。
在经典的线性理论中人们提出了许多控制策略(2001;1989年KaynakMiller)。
随着永磁无刷直流电机作为非线性模型、线性PID可能不再适和当前的对象。
这已经导致现代非线性自整定控制器,状态反馈控制器,模型参考自适应系统和多变量控制结构中使用的入耳式控制结构需求的增加。
大多数这些控制器使用的数学模型和运行参数的变化都很敏感。
由于其复杂的密度和低质的性能几乎很少的自适应控制器用于控制电动驱动器。
永磁无刷直流电(PMBLDC)机驱动电流及速度控制器的设计上在电机驱动领域中很大程度上仍然是一个谜。
对于永磁无刷直流电机来说精确的速度控制是复杂的,由于绕组之间的电流和转子速度,以及由于磁饱和转子的转矩中存在非线性的非线性耦合。
永磁无刷直流电机的分类可以基于永磁体安装和反电动势的波形来区分。
永久磁铁可以安装在转子的表面或安装在转子的内部(内置式永磁),反电动势的形状可以是正弦波或是梯形波。
表面安装PM(SMPM)机器很容易建立。
同时,从机械设计的角度来看,倾斜磁极可以很容易在圆形磁极上磁化,以尽量减少齿槽转矩。
通常,对于这种类型的电动机而言,由转子位置的的电感距离变化,是小到可以忽略不计,因为没有磁性的显着性。
内部永磁(IPM)的机器,是高速和牵引应用的一个很好的备用。
值得注意的是,因为这种类型的磁凸极转子位置的变化它又是电感电机。
本文将会在人工智能应用于永磁无刷直流电机驱动器上给予更多的关注。
在本文中,会涉及到对于人工智能在无刷直流电机驱动器中传统操作方法和常规操作方法的最新进展。
2.永磁无刷直流电机的建模
永磁无刷直流电机的建模仿照静止参考系,采用3相abc变量(皮莱和Krishnan1989)一般的伏安方程表示为:
式中,R,L,M是定子绕组的电阻,电感和互感,Vx是相电压,ex,ix分别是反电动势的电压和各相定子的相电流。
电磁转矩表示为:
图1三相反电动势方程
电磁转矩和负载转矩的相互作用决定了电机速度的加快:
可知:
负载转矩的单位N-m,
B代表摩擦系数,单位是N-ms/rad,
J代表惯性矩,单位是kg-㎡。
永磁无刷直流电机的每相的反电动势都是梯形波图,电机的速度和转子位置角(θR)的功能反向电动势的归一化函数示于图1,相位反电动势ean可以表示为:
3.人工智能
人类在控制复杂系统的能力,鼓励科学家从人类神经网络和决策系统。
首先在两个单独的字段搜索开始,建立模糊系统和人工神经网络(Giridharanet一个l。
2006)。
在智能控制中主要有三个概念盛行:
•模糊逻辑控制
•神经网络控制
•神经模糊控制(混合控制)
在第一个概念,控制器都被表示为一组规则,接受/给出了输入/输出语言变量的形式。
这样一个控制器的主要优点:
图2永磁无刷直流电机人工智能控制方案
(1)近似知识的植物是必需的
(2)知识表示和推理是简单的。
(3)实现是相当容易的。
人工智能主要有两个功能在永磁无刷直流电机驱动器中:
A.人工智能控制的控制器
B.无传感器操作变量估计
在这些传统的控制器如PI、PID等替换或结合人工智能控制器。
所有基于人工智能控制策略,如模糊逻辑控制、神经网络控制、神经模糊控制和遗传控制,分为人工智能控制(AIC)。
其中,模糊逻辑控制和神经鞘、网络控制是最成熟的和有吸引力的驱动器,因为它们可以有效处理系统的非线性和参数的敏感变化。
为了实现高性能永磁
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