基于BP神经网络的电动代步车电机控制系统研究

摘要

针对使用电动代步车存在的安全、舒适等问题，利用现代控制技术深入研究安全可靠、性价比高、驾驶舒适的电动代步车具有重要的现实意义。无刷直流电机因其效率高、寿命长、噪声低及机械性能良好等优点逐渐成为电动代步车的首选电机。然而，无刷直流电机是一种多变量、强耦合、非线性复杂系统，常规PID控制算法很难达到理想的速度控制效果。故本文将具有较强学习能力、自适应能力以及非线性逼近能力的BP神经网络引进到电动代步车的控制当中来，设计了BP神经网络PID控制器，并搭建了无刷直流电机调速系统仿真模型。结果表明：BP神经网络PID控制比常规PID控制使无刷直流电机调速系统具有更好的稳定性和鲁棒性。论文的主要研究内容如下： （1）为了满足电动代步车驾驶安全、舒适的要求，在电动代步车软件程序算法上作了三个方面的研究。首先，采用了电动代步车差速转向控制方法，解决了电动代步车转向时出现的侧滑或侧移等问题，保障了驾驶人的行车安全。其次，考虑到中老年人驾驶电动代步车时反应慢，提出了一种电动代步车智能速度控制方法，即在上坡、下坡、后退以及转向行驶时进行智能控速。最后，提出了电动代步车电机双闭环PID控制方法，优化了电机的调速性能，从而达到更加舒适的驾驶体验感。 （2）针对常规PID控制在电机调速系统中存在的控制精度低，抗干扰能力差等问题，引入了BP神经网络算法。为了解决BP神经网络控制算法存在的陷入局部最小和收敛速度慢等问题，提出了一种基于在线调整学习速率的BP神经网络控制算法，并设计了转速环BP神经网络PID控制器。仿真结果表明：改进的BP神经网络PID控制算法使电动代步车调速系统具有更好的稳定性和鲁棒性。 （3）在上述控制算法的基础上结合电动代步车的功能要求，设计了电动代步车电机控制系统的硬件和软件，包括硬件组成，主要元器件的选择，控制系统各模块电路的设计，软件框架，主程序及各模块软件设计。搭建了电动代步车电机控制系统实验平台，并对控制系统进行了硬件测试以及电动代步车道路实测。测试结果证明了设计的电动代步车硬件和软件的正确性。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 课题背景及意义

1.3 电动代步车电机控制系统研究现状

1.3.1 电动代步车的研究现状

1.3.2 无刷直流电机的研究现状

1.3.3 神经网络在电机控制中研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第2章 电动代步车控制方法分析

2.1 电动代步车差速转向控制方法

2.1.1 电动代步车差速转向控制系统的组成

2.1.2 电动代步车差速转向控制系统的运动学模型

2.2 电动代步车智能速度控制方法分析

2.2.1 上下坡控速

2.2.2 后退行驶控速

2.2.3 后退遇障控速

2.2.4 转向控速

2.3 电动代步车双闭环PID控制方法分析

2.3.1无刷直流电机的工作原理及数学模型

2.3.2 无刷直流电机特性分析

2.3.3双闭环控制方法设计

2.4 本章小结

第3章 BP神经网络PID控制核心算法研究

3.1 PID控制算法与BP神经网络控制理论

3.1.1 PID控制算法

3.1.2 BP神经网络控制理论

3.2 BP神经网络PID控制器设计

3.2.1 BP神经网络PID控制器原理

3.2.2 BP神经网络PID控制器基本结构

3.2.3 BP神经网络PID参数自整定的实现

3.2.4 BP神经网络的不足及改进

3.3 BP神经网络PID控制器仿真试验

3.3.1无刷直流电机控制系统建模

3.3.2 不同工况下的转速仿真分析

3.3.3 不同工况下的电磁转矩仿真分析

3.4 本章小结

第4章 电动代步车电机控制系统硬件及软件设计

4.1 电动代步车电机控制系统硬件设计

4.1.1 电动代步车电机控制系统的硬件组成

4.1.2 电动代步车电机控制系统元件选择

4.1.3 控制系统各模块电路设计

4.2 电动代步车电机控制系统软件设计

4.2.1 软件开发环境介绍

4.2.2 控制系统软件框架设计

4.2.3 控制系统各模块软件设计

4.3本章小结

第5章 电动代步车电机控制系统实验及结果分析

5.1电机控制系统实验平台搭建

5.2 控制系统硬件测试

5.2.1 两个控制板之间的通讯测试

5.2.2 驱动电路PWM信号测试

5.2.3 线电压和相电流检测

5.2.4 电动代步车硬件开发中的问题

5.3 电动代步车道路测试

5.3.1 差速转向道路测试

5.3.2 启动及最大速度行驶道路测试

5.3.3 转速测试实验

5.4 本章小结

第6章 总结和展望

6.1 全文总结

6.2 课题展望

参考文献

致谢

附录1 硕士期间发表的论文和参与的项目

附录2 部分软件程序