人工智能在电气传动中运用的进展

浏览: 作者: 来源: 时间:2019-12-06 分类:机械/电气类论文
这一部分主要讨论人工智能在交直流传动中运用的进展。值得指出的是这是一个广阔的领域,在过去二年中,研究活动极快的增长,本文只是概括一下人工智能在电气传动中的运用这一领域的进展,不可能覆盖研究的每一个可能领域。AI控制器在直流传动中运用的大多数研究集中于模糊逻辑应用,在人工神经网络和其它智能控制的研究还很少。下面主要讨论模糊、神经元和模糊神经元和模糊神经元控制器在交直流传动中的应用。

   这一部分主要讨论人工智能在交直流传动中运用的进展。值得指出的是这是一个广阔的领域,在过去二年中,研究活动极快的增长,本文只是概括一下人工智能在电气传动中的运用这一领域的进展,不可能覆盖研究的每一个可能领域。AI控制器在直流传动中运用的大多数研究集中于模糊逻辑应用,在人工神经网络和其它智能控制的研究还很少。下面主要讨论模糊、神经元和模糊神经元和模糊神经元控制器在交直流传动中的应用。【免费论文网,毕业论文范文,电气自动化专业毕业论文范文】本站为您提供论文撰写,论文指导服务。   
  (一)人工智能在直流传动中的运用
   1.模糊逻辑控制应用
   主要有两类模糊控制器,Mamdani和Sugeno型。到目前为止只有Mamdani模糊控制器用于调速控制系统中。限于篇幅本文不详细讨论其中的原因。值得注意的是这两种控制器都有规则库,它是一个if-then模糊规则集。但Sugeno控制器的典型规则是“如果X是A,并且y是B,那么Z=f(x,y)”。这里A和B是模糊集;Z=f(x,y)是x,y的函数,通常是输入变量x,y的多项式。当f是常数,就是零阶Sugeno模型,因此Sugeno是Mamdani控制器的特例。
Mamdani控制器由下面四个主要部分组成:
  (1)模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。隶属函数有多种形式。
  (2)知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是:把专家的知识和经历用于应用和控制目标;建模操作器的控制行动;建模过程;使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。

毕业论文网 http://www.lw54.com


  (3)推理机是模糊控制器的核心,能模仿人的决策和推理模糊控制行为。
  (4)反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术,例如,最大化反模糊化,中间平均技术等。
下面的表1由64个语言规则组成,是用于电气传动控制系统的一种可能规则表这个规则表相当大,实际应用中往往进行简化。在各种出版物中,介绍了许多被模糊化的控制器,但这应与“充分模糊”控制器完全区分开来,“充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器,被模糊化的控制器易于实现,往往通过改造现有古典控制器得以实现,如被模糊化的PI控制器(FPIC)使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数,从而使系统的性能得到提高(17),控制器参数的微小变化可能导致特性的极大提高,被模糊化的控制器参数调整方法如下:P(ti)=P(ti-1)+kP*CP,I(ti)=I(ti-1)*CI。但如应用“充分”模糊逻辑控制器,系统响应远远优于FPIC和最优古典PI控制器,用于最优化常规控制器的计算时间比模糊化控制器所需的时间多得多。因此,使用最小配置的FPIC控制器是可能的选择之一,事实上,这也是用现有驱动装置实现的最简单方法。
   在许多电气传动文献中,介绍了用模糊逻辑控制器替代古典PI控制器(主要是速度调节器)改进系统响应的方法。可是,文献(18)详细探讨了模糊逻辑控制器用于三环直流电机控制系统中所有环节(速度、电流和励磁)的设计和调整的方法。作者也介绍了PI和PD控制器,文献(9)介绍了最小配置模糊控制用于直流传动中的可能性以及组合模糊控制器用于直流传动中得到满意响应的可能性。下节讨论模糊神经控制的直流传动装置时,我们将讨论这种速度和电枢电流调节器组合成单一控制器的情况。

论文代写 http://www.lw54.com


   2. ANNS的应用
过去二十年,人工神经网络(ANNS)在模式识别和信号处理中得到广泛运用。由于ANNS有一致性的非线性函数估计器,因此它也可有效的运用于电气了传动控制领域,它们的优势是不需要被控系统的数学模型,一致性很好,对噪音不敏感。另外,由于ANNS的并行结构,它很适合多传感器输入运用,比如在条件监控、诊断系统中能增强决策的可靠性,当然,最近电气传动朝着最小化传感器数量方向发展,但有时,多传感器可以减少系统对特殊传感器缺陷的敏感性,不需要过高的精度,也不需要复杂的信号处理。
  误差反向传播技术是多层前聩ANN最常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数,多层ANN只能实现需要的映射,没有直接的技术选择最优隐藏层、结点数和激励函数,通常用尝试法解决这个问题,反向传播训练算法是基本的最快下降法,输出结点的误差反馈回网络,用于权重调整,搜索最优。输出结点的权重调整迭代不同于隐藏结点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术,能得到需要的非线性函数近似值,该算法包括有学习速率参数,对网络的特性有很大影响。【免费论文网,毕业论文范文,电气自动化专业毕业论文范文】
本站为您提供论文撰写,论文指导服务。   
  反向传播算法是多层前聩ANN最广泛使用的学习技术之一。但有时网络的收敛速度很慢,改进算法的开发是一个重要研究领域。英国Aberdeen大学在这方面取得过令人鼓舞的成绩,他们把常规的反向传播算法和其它AI技术结合起来,使得网络快速收敛,鲁棒性更好。他们还研究过基于AI技术的最优拓扑结构网络,但没有现成理论用于最优配置,Kolgomorov理论和其他理论也不适用,在神经网络的训练剧中使用遗传算法可能会提高收敛速度,遗传算法是一种基于自然进化和遗传机理的统计搜索方法,它模仿自然界个体适者生存不适者淘汰的原理解决问题,每一代由染色体代表的(一套特征串类似于DNA中的染色体)许多个体组成,每个个体代表搜索空间的一个点和一个可能的解。值得注意的是在神经模糊实现中,有时必须使用不同形式的反向传播技术,而不是已知的标准形式。反向传播技术是在线(Supervised)学习技术,需要充分的输入--输出数据对,虽然这种限制也可以用另外的方法加以克服,但该方法是离线的。

  日本和德国的研究人员试图把ANNS用于控制电力变换器,但到目前为止没有获得满意的结果,这也是一个很有趣的领域。主要的有待解决的障碍是学习阶段时间花费过长,总而言之,问题的关键是要给变换器的控制器找到一个满意的非线性函数近似器、得到期望的非线性输入--输出映射。常规技术就能实现简单的映射,而神经网络能实现更复杂的映射,并且由于它的并行结构这种映射相当快。

  只有很少的论文讨论神经网络在直流电机控制中的应用。文献(21)介绍了两个多层前馈人工神经网络在直流电机速度控制环中的应用。这是一种典型配置。辩识ANN用于训练第二个ANN(神经控制器,即过程控制器),因此过程输出跟随给定信号。学习过程用的是反向传播算法。该方法分为二步:第一步ANN被训练用来代表控制对象的响应。这需要用到表示控制对象输出和控制输入关系的微分方程。第二步把ANN用于控制对象模型的辩识方案中。在这步中,把ANN与控制对象并行连接,每次迭代时,给ANN提供给定信号作为ANN输入信号。辩识意味着调整权重,使ANN输出信号(即网络输出)和控制对象输出信号(即正输出)的误差最小。在辩识阶段,全局误差(即方差之和)以固定时间间隔被计算并与希望的最小值比较。第二个ANN是神经控制器被用于训练以给出需要的控制对象响应。为了训练这个网络,在每次采样输出时,必须知道误差(Ec)但仅仅只知道控制对象输出和希望输出(由给定输入决定)的最后误差,辩识方案中的第一个ANN可将最后误差Ec反向传播,用来训练控制器ANN。在误差最小化过程中,全局误差能被最小化到希望的值。经过训练辩识ANNS和控制ANNS,就可以在实时系统中运用被“调整”的神经自适应控制方案。文献(21)介绍了采用ANN自适应速度控制方案的直流传动系统的良好特性以及抗干扰性能。这也证明辩识ANN学习到了直流电机、变换器和负载的、未知时不变非线性操作特性。但值得指出的是,用于神经元控制器的训练时间有时相当长,但这个困难可以用上面提到的高级技术、避免使用常规的反向传播算法的方法中以克服。 论文网 http://www.lw54.com 
   文献(22)和(23)介绍了直流传动系统的ANN控制,给出了理论和实验结果。文献(9)讨论了直流传动的模糊神经速度控制器。这是文献中记载的第一次用单神经控制器成功替代双环直流传动系统的常规速度和电流PI调节器的例子。相对地上面讨论过的直流传动系统,该系统运用了更多的智能技术,系统得到了进一步的简化。有趣的是相对于古典多环PI调节器的实现,这里的电枢电流控制主要起限制电枢电流的作用,并且是通过单个速度、电流组合的模糊神经控制器“自动”加以实现。
  (二)人工智能在交流传动中的应用
   1.模糊逻辑的应用
  在大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中,都介绍的是用模糊控制器取代常规的速度调节器,可英国Aberdeen大学开发的全数字高性能传动系统中有多个模糊控制器(4),这些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器,同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。也有一些优秀的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。讨论这种技术的第一篇文章发表于1992年(24)。该文中讨论了两种控制策略,如用第一种策略,规则表有36条规则,模糊控制器的输入是磁通和转矩误差,根据转矩和磁通误差,改变磁通矢量的辐值和旋转方向,反模糊    电化技术用到的是中心梯度法,第一种策略没有考虑最优电压矢量选择的梯度。而第二种策略考虑了,这种方案被成功地实现了。 
Galvan的两篇文章(25)、(26)讨论了用模糊化速度控制器实现感应电机的矢量控制的方法。并给出了仿真结果。(也见3.1.1节讨论的模糊化控制器)。矢量控制器也是一种间接控制类型,并且很好的特性。文献(27)提出了一种模糊逻辑速度控制器。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。文献(28)给出了矢量控制器感应电机驱动系统的仿真结果。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用,它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。常规PI控制器用来稳定系统的稳态速度响应。矢量控制器使用转子磁通观测器观测(UI观测器,iw观测器(1)(4)),模糊逻辑用于转子电阻的估计。【免费论文网,毕业论文范文,电气自动化专业毕业论文范文】
本站为您提供论文撰写,论文指导服务。   
   到目前为止,只有两种运用人工智能技术的工业产品,其一是下节介绍的安川矢量变频器,另一个是日立矢量变频器,日立公司最近开发了J300系列IGBT矢量变频器,功率范围是5.5KW--55KW。它的主要特点是使用无传感器矢量控制算法和强大的自调整功能。无传感器磁通矢量控制方案采样两相定子电流,在初始自整定阶段,电机和负载的惯性以及其他参数例如定子电感,定子和转子电阻、励磁电感等参数被计算。日立公司宣称这是世界上第一台使用模糊控制的变频器。它考虑了电机和系统的特性,转矩计算软件在整个频率范围保证了转矩的精确控制。变频器的主要性能指标如下:1Hz时150%或更高的启动转矩;在3∶1的速度范围(20到60HZ/16到50HZ)电机不用降低功率使用;速度调节比率小于。

  J300系列变频器由于使用了高速微处理器和内置DSP,因此具有很的响应速度,转矩响应速度大约可达到0.1秒。它使用模糊逻辑控制电机电流和加减速斜率。它能根据电机负载和制动需要计算加减速的最优时间,因此不需要尝试法进行调整。模糊逻辑加减速度函数根据模糊规则设定加减速度比例因子和速度,而模糊规则则用当前值与过载限幅(或其它限幅)值的差值以及电机电流和电压的梯度作为输入变量。梯度和差值构成四个隶属函数,两个隶属函数是三角函数,另二个是半梯形。当用常规的简单电流限幅控制,变频器的斜率是步进型的,经常引起变频器跳闸。特别是在减速时。当用模糊逻辑控制时,斜率十分平滑,变频器假跳闸的现象也消除了。变频器在风机和泵类的运用最能体现模糊逻辑控制的优势。在这些应用中,不需要恒定的加减速时间或精确的位置控制。在这些应用中,不需要恒定的加减速时间或精确的位置控制。需要的是与负载条件有关的加减速度的最优化。模糊控制能实现加减速度的最优控制。

   AI控制器也能提高直接转矩控制系统的性能,这也是值得深入研究的一个宽广领域。英国Aberdeen大学的研究人员开发了基于人工智能的开关矢量选择器以及速度、转矩、磁通观测器等,初步结果令人鼓舞(9)。可以预见不久的将业,将会得到更好的结果,将会出现更多的工业应用产品(47)(48)。

  2.神经网络的应用

   非常少的文章讨论神经网络用于交流电机的控制,大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。文献(33)介绍了使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的最优化。该方案使用实验数据,根据负载转矩和初始速度来确定最大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能,并且大大减少了定位时间,对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。文献(34)用两个ANNS控制和辩识感应电机,但只给出了仿真研究。这是第一篇讨论神经网络在感应电机控制中的应用,这个方案与3.1节中讨论的直流驱动方案类似,ANNS的结构是多层前馈型,运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成,一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流,另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。该文讨论了这些控制方案与常规方案的各种优点。
   文献(35)讨论了基于人工神经网络的电气机械系统,文献(36)介绍了运用直接控制ANN观测电压源PWM供电的感应电机矢量控制系统中的磁通的方法。这种基于ANN的磁通观测器的主要优点是对谐波具有免疫性。ANN是使用反向传播学习算法的多层前馈类型。ANN观测的磁通具有振荡性,因而引起转矩振荡。如果用别的方法,可能得到更好的结果。【免费论文网,毕业论文范文,电气自动化专业毕业论文范文】
本站为您提供论文撰写,论文指导服务。   

   最后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的论文,一个共同的特点是,它们都是用多层前馈ANNS,用常规反向传播算法,只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。 论文网 http://www.lw54.com


   四、结论 简历大全 http://www.lw54.com/html/jianli/

本文试图对人工智能电气传动控制系统领域的进展做一回顾。内容涉及模糊控制、神经网络、模糊神经网络在电气传动系统中的应用,讨论了模糊、神经和模糊神经控制器等人工智能技术的优点。也讨论了人工智能最小配置的应用。但到目前为止,使用人工智能技术的变速传动工业产品才刚刚出现,只有两家公司推出他们的产品。虽然使用人工智能技术的实际产品和应用还不多,但不久的将来,人工智能技术在电气传动领域将会取得重要的地位,特别是自适应模糊神经控制器将在高性能驱动产品中得到广泛使用。

  摘自:毕业论文网