基于神经网络的电梯用无齿轮永磁同步曳引机速度控制系统研究

摘要

永磁同步电动机（PMSM）速度控制系统因其自身的一些优点，在各个领域得到了日益广泛的应用，而低速无齿轮永磁同步电动机在电梯中的应用，更是其他各种电机曳引驱动系统无可比拟的。 电梯低速运行时，由于非线性摩擦因素的存在，系统的动静态性能受到很大的影响。 本文在深入研究PMSM 数学模型的基础上，结合电机矢量控制系统的工作原理，采用SVPWM 变频控制技术，并以电机专用控制芯片TMS320F2812 DSP 为核心，设计并构成完整的一套电梯曳引系统。 在电梯曳引机控制中，由静、动摩擦力造成的非线性，用常规控制器很难将其预测并加以完全消除。为了进一步改善性能，提高电梯舒适度，本文提出一套基于BP 神经网络的PID 控制的解决方案。该控制器结构和算法简单，算法运算速度快，易于在线解析实现，具有较强的通用性和移植性。 利用MATLAB 的Simulink 模块搭建了SVPWM 模型、PMSM 仿真模型及神经网络控制系统，并对上述系统进行仿真和分析，结果表明系统设计方案是正确可行的，与传统的PID 控制方案相比，控制性能有明显的提高，而且也易于在线实现。 永磁同步电动机（PMSM）速度控制系统因其自身的一些优点，在各个领域得到了日益广泛的应用，而低速无齿轮永磁同步电动机在电梯中的应用，更是其他各种电机曳引驱动系统无可比拟的。 电梯低速运行时，由于非线性摩擦因素的存在，系统的动静态性能受到很大的影响。 本文在深入研究PMSM 数学模型的基础上，结合电机矢量控制系统的工作原理，采用SVPWM 变频控制技术，并以电机专用控制芯片TMS320F2812 DSP 为核心，设计并构成完整的一套电梯曳引系统。 在电梯曳引机控制中，由静、动摩擦力造成的非线性，用常规控制器很难将其预测并加以完全消除。为了进一步改善性能，提高电梯舒适度，本文提出一套基于BP 神经网络的PID 控制的解决方案。该控制器结构和算法简单，算法运算速度快，易于在线解析实现，具有较强的通用性和移植性。 利用MATLAB 的Simulink 模块搭建了SVPWM 模型、PMSM 仿真模型及神经网络控制系统，并对上述系统进行仿真和分析，结果表明系统设计方案是正确可行的，与传统的PID 控制方案相比，控制性能有明显的提高，而且也易于在线实现。