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基于BP神经网络优化自抗扰PMSM高精度速度控制
摘要
本论文基于BP神经网络技术对自抗扰PMSM（永磁同步电机）高精度速度控制进行优化。控制PMSM一直是电机领域的研究热点。传统的PID控制对于PMSM高精度控制存在误差大、抗干扰性不强等问题。基于BP神经网络的优化控制策略可以有效提升PMSM高精度控制效果，具有较为广泛的应用前景。通过实验证明了本文提出的优化控制策略的有效性。
关键词：BP神经网络、自抗扰PMSM、高精度速度控制
Abstract
ThisthesisisbasedontheBPneuralnetworktechnologytooptimizethehigh-precisionspeedcontroloftheself-disturbancePMSM(permanentmagnetsynchronousmotor).ControllingPMSMhasalwaysbeenaresearchhotspotinthemotorfield.TraditionalPIDcontrolhasproblemssuchaslargeerrorandweakanti-interferenceforhigh-precisioncontrolofPMSM.TheoptimizedcontrolstrategybasedonBPneuralnetworkcaneffectivelyimprovethehigh-precisioncontroleffectofPMSMandhasawiderangeofapplications.Theeffectivenessoftheproposedoptimizationcontrolstrategyisdemonstratedthroughexperiments.
Keywords:BPneuralnetwork,self-disturbancePMSM,high-precisionspeedcontrol
一、引言
PMSM是一种电气化驱动中的主要装置，其功率密度高、效率高、响应快速等特点，使其在风电、机床、电力等领域有着广泛的应用。而PMSM中的控制技术则是关键之一。传统的PID控制存在精度较差、抗干扰性不强等问题。随着BP神经网络控制技术的发展，优化PMSM在高精度控制方面的控制策略成为一种热门的研究领域。
本文将基于BP神经网络控制技术来优化自抗扰PMSM的高精度控制，具有较好的控制效果。在本文中，将首先对BP神经网络控制技术进行介绍，然后详细分析自抗扰PMSM的控制原理，接着从模型建立、数据采集等方面展开实验，最后对实验结果进行分析和总结。
二、BP神经网络控制技术
神经网络是指一种由多个处理单元互相连接进行大规模并行分布式计算的信息处理模型。其中BP神经网络是1974年由PaulWerbos首次提出。BP神经网络中存在三层节点：输入层、隐层和输出层。输入层和输出层不进行加工，隐层分为多层进行中间计算。各层节点之间的连接具有权重。
BP神经网络通过学习某一特定过程所对应的数据来实现某种目标，分为前向传送和反向传送两个过程。而网络的学习过程利用梯度下降法沿左右方向对权重进行修正，不断地降低误差，最终实现神经网络的优化控制。
BP神经网络控制技术在许多领域中都有广泛的应用，如模式识别、语音识别、图像处理等。尤其在控制领域中，BP神经网络控制技术具有极好的控制效果，以此来实现对复杂系统的控制。
三、自抗扰PMSM的控制原理
自抗扰控制策略是一种新型控制方法，于20世纪80年代被提出。自抗扰控制策略可以有效地进行系统控制，特别是对于非线性的、复杂的系统控制，具有很好的效果。而PMSM则是一种非线性系统，且随着负载变化可能会产生较大的干扰。因此，自抗扰PMSM的控制策略显得尤为重要。
自抗扰控制法的基本原理是通过加入抗干扰器来对控制器的输入加以干扰对抗和补偿，从而提高系统的抗干扰性和稳定性。下面来讲述PMSM的控制原理。
PMSM的控制目标是控制永磁体磁励电流与转矩电流。设永磁体磁励电流为iqs，转矩电流为ids，控制输入为vqs和vds，则有式子：
iqs=RtLmisrS1Q+1RsilsnsCs1udts+Rsids+vqs-LmisrS1Q-lsnsCsqudq
ids=RtLmisrS1Q+1RsilsnsCs1udts+Rsids+vds-LmisrS1D-lsnsCsudq(1)
其中，ls为电感，rs为电阻，Lmis为永磁体电感，Rt为绕组全阻抗，s为转速，Q和D为磁励轴和转矩轴，u为采样周期。
在自抗扰控制PMSM中，系统输入干扰是通过加入抗干扰器来干扰对抗和补偿，以达到提高系统性能的效果。
四、实验设计
在本实验中，选用MATLAB软件进行模拟实验。本实验包括以下步骤：