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基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法和系统   0    0

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专利申请流程有哪些步骤?
专利申请流程图
申请
申请号:指国家知识产权局受理一件专利申请时给予该专利申请的一个标示号码。唯一性原则。
申请日:提出专利申请之日。
2019-05-13
申请公布
申请公布指发明专利申请经初步审查合格后,自申请日(或优先权日)起18个月期满时的公布或根据申请人的请求提前进行的公布。
申请公布号:专利申请过程中,在尚未取得专利授权之前,国家专利局《专利公报》公开专利时的编号。
申请公布日:申请公开的日期,即在专利公报上予以公开的日期。
2019-08-02
授权
授权指对发明专利申请经实质审查没有发现驳回理由,授予发明专利权;或对实用新型或外观设计专利申请经初步审查没有发现驳回理由,授予实用新型专利权或外观设计专利权。
2021-01-08
预估到期
发明专利权的期限为二十年,实用新型专利权期限为十年,外观设计专利权期限为十五年,均自申请日起计算。专利届满后法律终止保护。
2039-05-13
基本信息
有效性 有效专利 专利类型 发明专利
申请号 CN201910393233.5 申请日 2019-05-13
公开/公告号 CN109995290B 公开/公告日 2021-01-08
授权日 2021-01-08 预估到期日 2039-05-13
申请年 2019年 公开/公告年 2021年
缴费截止日
分类号 H02P21/00H02P27/08 主分类号 H02P21/00
是否联合申请 独立申请 文献类型号 B
独权数量 1 从权数量 1
权利要求数量 2 非专利引证数量 1
引用专利数量 1 被引证专利数量 0
非专利引证 1、2018.05.10马冬麒 等.永磁同步电机位置伺服系统迭代学习控制《.微电机》.2018,第51卷(第11期),Chen Dongyi et al..Design offractional-order iterative learningcontroller for cross-coupled contourmotion systems《.2018 Chinese Control AndDecision Conference (CCDC)》.2018,;
引用专利 US2018129974A 被引证专利
专利权维持 3 专利申请国编码 CN
专利事件 事务标签 公开、实质审查、授权
申请人信息
申请人 第一申请人
专利权人 杭州电子科技大学 当前专利权人 杭州电子科技大学
发明人 吕帅帅、鄢毅心、潘勉、李训根、刘敬彪、彭时林、史剑光 第一发明人 吕帅帅
地址 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街1号 邮编 310018
申请人数量 1 发明人数量 7
申请人所在省 浙江省 申请人所在市 浙江省杭州市
代理人信息
代理机构
专利代理机构是经省专利管理局审核,国家知识产权局批准设立,可以接受委托人的委托,在委托权限范围内以委托人的名义办理专利申请或其他专利事务的服务机构。
浙江永鼎律师事务所 代理人
专利代理师是代理他人进行专利申请和办理其他专利事务,取得一定资格的人。
陆永强
摘要
本发明公开了基于分数微积分的开环迭代学习的控制方法与系统,其中方法包括以下步骤:建立离散分数阶开环迭代学习控制器;建立基于矢量控制的永磁同步电机位置伺服系统,对分数阶微积分迭代学习控制器等价变换;将iq、id和比较得到的差值,分别送入电流调节器,经过电流调节器得到电压控制量ud和uq;ud和uq经过PARK逆变换转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,然后根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,并通过SVPWM原理控制三相逆变器生成三相电压信号。本发明具有更高的控制精度,同时兼顾了实用性和准确性。
  • 摘要附图
    基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法和系统
法律状态
序号 法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
1 2021-01-08 授权
2 2019-08-02 实质审查的生效 IPC(主分类): H02P 21/00 专利申请号: 201910393233.5 申请日: 2019.05.13
3 2019-07-09 公开
权利要求
权利要求书是申请文件最核心的部分,是申请人向国家申请保护他的发明创造及划定保护范围的文件。
1.基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S10,建立离散分数阶开环迭代学习控制器,其中迭代学习控制律采用PDα型迭代学习控制律进行位置控制,PDα型分数阶开环迭代学习控制器的形式为uk+1(t)=uk(t)+kpek(t)+kDΔαek(t),其中,uk(t)为t时刻第k次迭代控制量,uk+1(t)为t时刻第k+1次迭代控制量,ek(t)t时刻第k次迭代误差,即ek(t)=yd(t)-yk(t),kp为比例调节系数,kD微分调节系数,Δ表示离散微分算子,Δα为α阶微分,α∈(0,1);
S20,建立基于矢量控制的永磁同步电机位置伺服系统,结合分数阶微积分改善控制器性能,其中学习增益和分数阶微积分因子根据系统的动态性能和稳态性能来调整;
S30,对离散分数阶开环迭代学习控制器等价变换;
S40,对电机位置控制算法进行收敛证明,将iq、id和 比较得到的差值,分别送入电流调节器,经过电流调节器得到电压控制量ud和uq;
S50,得到电机位置控制量之后,采用位置环+电流环控制策略,控制量经过位置调节器转化为q坐标系下的电流控制量,d轴给定参考电流控制量为0;
S60,ud和uq经过PARK逆变换转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,然后根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,并通过SVPWM原理控制三相逆变器生成三相电压信号;
所述S10包括以下步骤:
S11,dq坐标系下,永磁同步电机的离散机械动力学方程为:
其中,x(t)=[θ(t) ω(t)]T,u(t)=Te(t)=kTiq(t), B=[0 1/J]T,C=[1 0],θ(t)和ω(t)分别表示系统t时刻的位置和转速信号,Te(t)为电磁转矩输入,kT为转矩系数,iq(t)为q轴电流,Bf为摩擦系数,J为转动惯量,d(t)为包括负载的干扰信息;
S12,采用离散分数阶开环迭代学习控制,将给定位置θ*与位置传感器反馈的位置θ之差送入离散分数阶开环迭代学习控制器,离散分数阶开环迭代学习控制器的输出为转矩即电流指令信号,离散分数阶开环迭代学习控制器为
uk+1(t)=uk(t)+kpek(t)+kDΔαek(t)    (2)
其中,uk(t)为t时刻第k次迭代控制量,uk+1(t)为t时刻第k+1次迭代控制量,ek(t)t时刻第k次迭代误差,即ek(t)=yd(t)-yk(t),kp为比例调节系数,kD微分调节系数,Δ表示离散微分算子,Δα为α阶微分,α∈(0,1);
离散型分数阶微积分定义如下,
其中,h为采样时间,m为离散时间;
定义如下,
所述S30包括以下步骤:
S31,令采样时间h→0,则 根据式(3)和(4),可得t时刻第k次误差的α阶微分为S32,令 将式(5)变换为:
S33,根据式(6),S12中的离散分数阶开环迭代学习控制器变换为
其中,
所述S40包括以下步骤:
S41,由式(1)得到,
令Yk=[yk(1),yk(2),...yk(N)]T    (10)
Xk=[xk(0),xk(1),...xk(N-1)]T    (11)
Uk=[δuk(0),δuk(1),...δuk(N-1)]T    (12)
δuk(t)=ud(t)-uk(t)     (13)
其中,uk(i)是电机控制量,ud(f)为期望,ek(t)为t时刻第k次迭代误差;
S42,根据式(13),将式(7)两边同时减去ud(t),之后取反,再将t=0带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
其中
根据式(14)对式(15)进行化简,将(14)带入
δuk+1(0)=δuk(0)-kpCBδuk(0)
提取公因式得到
δuk+1(0)=(I-kpCB)δuk(0)
δuk+1(0)为t=0时刻的第k+1次迭代期望与控制量的差值;
S43,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=1带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
δuk+1(1)=δuk(1)-kpCABδuk(0)-kpCBδuk(l)+kpc1ek(0)  (16)
其中,kpc1ek(0)=0,c1是j=1时 的取值;
将式(16)进行化简,提取公因式得到,
δuk+1(1)=(I-kpCB)δuk(1)-kpCABδuk(0)   (17)
S44,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=2带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
根据式(14)对式(18)进行化简,提取公因式得到,
δuk+1(2)=(I-kpCB)δuk(2)+Δ    (19)
其中,Δ=-kpek(c1-c3),c1和c3分是j=1,3时 的取值;
S45,考虑t=0,1,2时,将式(15)、(16)和(19)整理得到,
定义
则式(20)可写为,Uk+1=QUk。

2.采用权利要求1所述基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的系统,其特征在于,包括离散分数阶开环迭代学习控制器、电流调节器、DSP微处理器、逆变电路和位置传感器,其中,
所述位置传感器采集永磁同步电机的位置信息,将给定位置θ*与所述位置传感器反馈的位置θ之差输入所述离散分数阶开环迭代学习控制器,离散分数阶开环迭代学习控制器的输出为转矩即电流指令信号 的参考值为0;
所述电流调节器包括q轴电流调节器和d轴电流调节器,将iq、id和 比较得到的差值,分别输入q轴电流调节器和d轴电流调节器,输出电压控制量ud和uq;
所述DSP微处理器包括PARK逆变换器、PARK变换器、CLARK变换器和SVPWM发生器,q轴电流调节器和d轴电流调节器,输出电压控制量ud和uq输入PARK逆变换器,转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,再由所述SVPWM发生器根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,控制所述逆变电路生成三相电压信号Va、Vb、Vc控制永磁同步电机;对Va、Vb转化为电流信号ia、ib经过CLARK变换器得到αβ坐标系下的电流iα和iβ,再通过PARK变换器得到iq、id。
说明书

技术领域

[0001] 本发明属于电机控制技术领域,涉及一种基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法和系统。

背景技术

[0002] 在实际工业生产中包括诸多重复性或周期性运动过程的系统,如机器人焊接、手机等各种工业生产线以及纺织业等,这些设备具有一个共同的特点,即具有重复性的运动和生产过程。现有的控制算法一般是采用PID、滑模以及自适应等控制算法,这些算法一般是采用单一的反馈或前馈技术,虽然对单一产品能够获得满意的精度,但对产品的一致性问题不能够得到很好的解决。
[0003] 迭代学习控制是对具有重复性运动的系统的一种控制算法,它运用先前控制中的数据信息,通过在线迭代寻找合适控制输入,能够得到精确的控制效果。而分数阶微积分具有很好的记忆功能和遗传特性,将分数阶微积分与迭代学习控制相结合,将会是一种可行的控制算法。但分数阶微积分由于计算量大,导致在工业控制中利用DSP等微处理器实现较为困难。

发明内容

[0004] 为解决上述问题,本发明的目的在于提供一种基于分数阶开环迭代学习的永磁同步电机(PMSM)位置伺服控制方法。本发明将离散分数阶迭代学习应用于位置控制设计中,并对分数阶微积分工程化实现进行设计,分数阶的引入使得系统有更高的控制精度。本发明兼顾了实用性和准确性,具有较高的应用价值。
[0005] 为实现上述目的,本发明的技术方案为基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法,包括以下步骤:
[0006] S10,建立离散分数阶开环迭代学习控制器,其中迭代学习控制律采用PDα型迭代学习控制律进行位置控制;
[0007] S20,建立基于矢量控制的永磁同步电机位置伺服系统,结合分数阶微积分改善控制器性能,其中学习增益和分数阶微积分因子根据系统的动态性能和稳态性能来调整;
[0008] S30,对分数阶微积分迭代学习控制器等价变换;
[0009] S40,对电机位置控制量uk(i)进行收敛证明,将iq、id和 比较得到的差值,分别送入电流调节器,经过电流调节器得到电压控制量ud和uq;
[0010] S50,得到电机位置控制量之后,采用位置环+电流环控制策略,控制量经过位置调节器转化为q坐标系下的电流控制量,d轴给定参考为0;
[0011] S60,ud和uq经过PARK逆变换转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,然后根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,并通过SVPWM原理控制三相逆变器生成三相电压信号。
[0012] 优选地,所述S10包括以下步骤:
[0013] S11,dq坐标系下,永磁同步电机的离散机械动力学方程为:
[0014]
[0015] 其中,x(t)=[θ(t) ω(t)]T,u(t)=Te(t)=kTiq(t), B=[0 1/J]T,C=[1 0],θ(t)和ω(t)分别表示系统t时刻的位置和转速信号,Te(t)为电磁转矩输入,kT为转矩系数,i(q t)为q轴电流,Bf为摩擦系数,J为转动惯量,d(t)为包括负载的干扰信息;
[0016] S12,采用离散分数阶开环迭代学习控制,将给定位置θ*与位置传感器反馈的位置θ之差送入离散分数阶开环迭代学习控制器,离散分数阶开环迭代学习控制器的输出为转矩即电流指令信号,离散分数阶开环迭代学习控制器为
[0017] uk+1(t)=uk(t)+Kpek(t)+KDΔαek(t)   (2)
[0018] 其中,uk(t)为t时刻第k次迭代控制量,uk+1(t)为t时刻第k+1次迭代控制量,ek(t)t时刻第k次迭代误差,即ek(t)=yd(t)-yk(t),Kp为比例调节系数,KD微分调节系数,Δ表示离散微分算子,Δα为α阶微分,α∈(0,1);
[0019] 离散型分数阶微积分定义如下,
[0020]
[0021] 其中,h为采样时间,m为离散时间。
[0022] P定义如下,
[0023]
[0024] 优选地,所述S30包括以下步骤:
[0025] S31,令采样时间h→0,则 根据式(3)和(4),可得t时刻第k次误差的α阶微分为
[0026]
[0027] S32,令 将式(5)变换为:
[0028]
[0029] S33,根据式(6),S12中的离散分数阶开环迭代学习控制器变换为
[0030]
[0031] 其中,
[0032] 优选地,所述S40包括以下步骤:
[0033] S41,由式(1)得到,
[0034]
[0035]
[0036] 令Yk=[yk(1)yk(2),...yk(N)]T   (10)
[0037] xk=[xk(0)xk(1),...xk(N-1)]T   (11)
[0038] Uk=[δuk(0)δuk(1),...δuk(N-1)]T   (12)
[0039] δuk(i)=ud(i)-uk(i)   (13)
[0040]
[0041] 其中,uk(i)是电机控制量,ud(i)为期望,ek(t)为t时刻第k次迭代误差。
[0042] S42,根据式(13),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=0带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0043]
[0044] 其中
[0045] 根据式(14)对式(15)进行化简,将(14)带入
[0046] =δuk(0)-kpCBδuk(0)
[0047] 提取公因式得到
[0048] δuk+1(0)=(I-kpCB)δuk(0)
[0049] δuk+1(0)为t=0时刻的第k+1次迭代期望与控制量的差值;
[0050] S43,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=1带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0051] δuk+1(1)=δuk(1)-kpCABδuk(0)-kpCBδuk(1)+kpc1ek(0)   (16)
[0052] 其中,kpc1ek(0)=0;
[0053] 将式(16)进行化简,提取公因式得到,
[0054] δuk+1(1)=(I-kpcB)δuk(1)-kpCABδuk(0)   (17)
[0055] S44,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=2带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0056]
[0057] 根据式(14)对式(18)进行化简,提取公因式得到,
[0058] δuk+1(2)=(I-kpcB)δuk(2)+Δ   (19)
[0059] 其中,Δ=-kpek(c1-c3);
[0060] S45,整理得到,
[0061]
[0062] 即,δUk+1=QδUk
[0063] 其中,
[0064] 与上述方法对应的,本发明还提供了一种基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的系统,包括离散分数阶开环迭代学习控制器、电流调节器、DSP微处理器、逆变电路和位置传感器,其中,
[0065] 所述位置传感器采集永磁同步电机的位置信息,将给定位置θ*与所述位置传感器反馈的位置θ之差输入所述离散分数阶开环迭代学习控制器,离散分数阶开环迭代学习控制器的输出为转矩即电流指令信号 和
[0066] 所述电流调节器包括q轴电流调节器和d轴电流调节器,将iq、id和 比较得到的差值,分别输入q轴电流调节器和d轴电流调节器,输出电压控制量ud和uq;
[0067] 所述DSP微处理器包括PARK逆变换器、PARK变换器、CLARK变换器和SVPWM发生器,q轴电流调节器和d轴电流调节器,输出电压控制量ud和uq输入PARK逆变换器,转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,再由所述SVPWM发生器根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,控制所述逆变电路生成三相电压信号Va、Vb、Vc控制永磁同步电机;对Va、Vb转化为电流信号ia、ib经过CLARK变换器得到αβ坐标系下的电流iα和iβ,再通过PARK变换器得到iq、id。
[0068] 本发明的有益效果如下:本发明在位置控制中分数阶微分算子的引入,增加了位置控制器的可调因子,还保证了位置控制器控制率针对系统出现的时变非线性时单调收敛,使位置控制器有更好的稳定性和适应性。本发明有效的利用了分数阶Dα型学习律较传统迭代学习在调节跟踪学习单调收敛上的独特优势,结合P型学习律以及增加的可调参数分数阶阶次改善跟踪性能,提高了收敛速度。

实施方案

[0072] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
[0073] 相反,本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步,为了使公众对本发明有更好的了解,在下文对本发明的细节描述中,详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
[0074] 方法实施例1
[0075] 参见图1,为本发明实施例的本发明的技术方案为基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的步骤流程图,包括以下步骤:
[0076] S10,建立离散分数阶开环迭代学习控制器,其中迭代学习控制律采用PDα型迭代学习控制律进行位置控制;
[0077] S20,建立基于矢量控制的永磁同步电机位置伺服系统,结合分数阶微积分改善控制器性能,其中学习增益和分数阶微积分因子根据系统的动态性能和稳态性能来调整;
[0078] S30,对分数阶微积分迭代学习控制器等价变换;
[0079] S40,对电机位置控制量uk(i)进行收敛证明,将iq、id和 比较得到的差值,分别送入电流调节器,经过电流调节器得到电压控制量ud和uq;
[0080] S50,得到电机位置控制量之后,采用位置环+电流环控制策略,控制量经过位置调节器转化为q坐标系下的电流控制量,d轴给定参考为0;
[0081] S60,ud和uq经过PARK逆变换转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,然后根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,并通过SVPWM原理控制三相逆变器生成三相电压信号。
[0082] 在上述方法中,迭代学习控制律采用PDα型迭代学习控制律进行位置控制,其原因是因为在位置控制中分数阶微分算子的引入,增加了位置控制器的可调因子,还保证了位置控制器控制率针对系统出现的时变非线性时单调收敛,使位置控制器有更好的稳定性和适应性。
[0083] 具体实施例中,S10包括以下步骤:
[0084] S11,dq坐标系下,永磁同步电机的离散机械动力学方程为:
[0085]
[0086] 其中,x(t)=[θ(t) ω(t)]T,u(t)=Te(t)=kTiq(t), B=[0 1/J]T C=[1 0],θ(t)和ω(t)分别表示系统t时刻的位置和转速信号,Te(t)为电磁转矩输入,kT为转矩系数,iq(t)为q轴电流,Bf为摩擦系数,J为转动惯量,d(t)为包括负载的干扰信息;
[0087] S12,采用离散分数阶开环迭代学习控制,将给定位置θ*与位置传感器反馈的位置θ之差送入离散分数阶开环迭代学习控制器,离散分数阶开环迭代学习控制器的输出为转矩即电流指令信号,离散分数阶开环迭代学习控制器为
[0088] uk+1(t)=uk(t)+Kpek(t)+KDΔαek(t)   (2)
[0089] 其中,uk(t)为t时刻第k次迭代控制量,uk+1(t)为t时刻第k+1次迭代控制量,ek(t)t时刻第k次迭代误差,即ek(t)=yd(t)-yk(t),Kp为比例调节系数,KD微分调节系数,Δ表示离散微分算子,Δα为α阶微分,α∈(0,1);
[0090] 离散型分数阶微积分定义如下,
[0091]
[0092] 其中,h为采样时间,m为离散时间。
[0093] P定义如下,
[0094]
[0095] S30包括以下步骤:
[0096] S31,令采样时间h→0,则 根据式(3)和(4),可得t时刻第k次误差的α阶微分为
[0097]
[0098] S32,令 将式(5)变换为:
[0099]
[0100] S33,根据式(6),S12中的离散分数阶开环迭代学习控制器变换为
[0101]
[0102] 其中,
[0103] S40包括以下步骤:
[0104] S41,由式(1)得到,
[0105]
[0106]
[0107] 令Yk=[yk(1)yk(2),...yk(N)]T   (10)
[0108] xk=[xk(0)xk(1),...xk(N-1)]T   (11)
[0109] Uk=[δuk(0)δuk(1),...δuk(N-1)]T   (12)
[0110] δuk(i)=ud(i)-uk(i)   (13)
[0111]
[0112] 其中,uk(i)是电机控制量,ud(i)为期望,ek(t)为t时刻第k次迭代误差;
[0113] S42,根据式(13),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=0带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0114]
[0115] 其中
[0116] 根据式(14)对式(15)进行化简,将(14)带入
[0117] =δuk(0)-kpCBδuk(0)
[0118] 提取公因式得到
[0119] δuk+1(0)=(I-kpCB)δuk(0)
[0120] δuk+1(0)为t=0时刻的第k+1次迭代期望与控制量的差值;
[0121] S43,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=1带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0122] δuk+1(1)=δuk(1)-kpCABδuk(0)-kpCBδuk(1)+kpc1ek(0)   (16)
[0123] 其中,kpc1ek(0)=0;
[0124] 将式(16)进行化简,提取公因式得到,
[0125] δuk+1(1)=(I-kpcB)δuk(1)-kpCABδuk(0)   (17)
[0126] S44,根据式(13)和(14),将式(7)两边同时减去ud(i),之后取反,再将t=2带入离散分数阶开环迭代学习控制器为,
[0127]
[0128] 根据式(14)对式(18)进行化简,提取公因式得到,
[0129] δuk+1(2)=(I-kpcB)δuk(2)+Δ   (19)
[0130] 其中,Δ=-kpek(c1-c3);
[0131] S45,整理得到,
[0132]
[0133] 即,δUk+1=QδUk
[0134] 其中,
[0135] 系统实施例
[0136] 参见图2,本发明还提供了一种基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的系统,包括离散分数阶开环迭代学习控制器10、电流调节器、DSP微处理器、逆变电路40和位置传感器50,其中,
[0137] 位置传感器50采集永磁同步电机60的位置信息,将给定位置θ*与位置传感器50反馈的位置θ之差输入离散分数阶开环迭代学习控制器10,离散分数阶开环迭代学习控制器10的输出为转矩即电流指令信号 和
[0138] 电流调节器包括q轴电流调节器21和d轴电流调节器22,将iq、id和 比较得到的差值,分别输入q轴电流调节器21和d轴电流调节器22,输出电压控制量ud和uq;
[0139] DSP微处理器包括PARK逆变换器31、PARK变换器32、CLARK变换器33和SVPWM发生器34,q轴电流调节器21和d轴电流调节器22,输出电压控制量ud和uq输入PARK逆变换器31,转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ,再由SVPWM发生器34根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号,控制逆变电路40生成三相电压信号Va、Vb、Vc控制永磁同步电机60;对Va、Vb转化为电流信号ia、ib经过CLARK变换器33得到αβ坐标系下的电流iα和iβ,再通过PARK变换器32得到iq、id。
[0140] 具体实施例中,参见图3,为减小DSP微处理器对于乘法的运算负担,将进行离线运算,得到结果表,在运算过程中通过查表快速得到cj的值。
[0141] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

附图说明

[0069] 图1为本发明方法实施例1的基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的步骤流程图;
[0070] 图2为本发明系统实施例的基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制方法的系统框图;
[0071] 图3为本发明实施例的基于分数阶微积分的开环迭代学习的控制逻辑示意图。
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