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摘?要 模糊控制器应用在许多领域，但由于其控制参数的不稳定性，导致其控制效果达不到控制要求。本文提出了一种将神经网络与模糊控制器相结合的方法，并应用于基于DSP的变频调速系统中。对系统进行仿真实验后，从仿真结果可以得出：该系统具有较好的控制性能，且能达到较高的控制精度。
关键词 DSP；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真
中图分类号 TM346 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0190-01
模糊控制具有较强的不确定性知识表达能力，但其自学习能力比较困难；神经网络具有较强的自学习、自适应能力，但其对不确定知识的表达能力比较困难。因此针对双方的特点相互借鉴和利用，形成的新的结构体系——模糊神经网络。这种新技术充分利用神经网络的自学习、自适应能力，在线调整模糊规则，使模糊控制在保持其较强的知识表达能力的同时，并能提高其自适应能力。
1 神经自适应模糊控制器
神经自适应模糊控制器的结构如图1所示。
其中，nr为速度给定值，nf为速度反馈值，e为速度偏差，E为转速偏差，u为输出控制量，K1，K2分别是E和ΔE的量化因子，K3为u的比例因子。
对于模糊控制器来说，提高控制性能的关键是调整控制规则，可由u≈-（E+ΔE）/2来近似归纳其控制查询表。本文在此基础上引入一个加权系数α，因此又可表示为u≈[αE+（1-α）ΔE]，通过调整α值，可以改变E、ΔE对u的加权程度，使控制规则的调整变得更为方便，从而提高控制性能。
2 控制系统的硬件设计
系统的硬件设计部分采用TMS320LF2407A来实现智能速度控制，系统由主电路、控制电路、驱动隔离电路和保护电路等组成。主电路采用交—直—交的间接变频装置；逆变部分采用IPM功率模块来控制驱动电路；控制回路包括DSP、LED显示电路、键盘接口电路、电流检测电路、电压检测电路、电动机转速和位置检测电路等。为了以防加电瞬间冲击，过流、过压等故障损坏整流模块和IPM模块， 系统在主电路设置了充、放电电阻和泄能回路。
3 控制系统的软件设计及仿真实验
系统程序包括主程序和两个中断服务子程序。主程序主要负责DSP初始化、速度环运算及故障诊断工作；PWM中断程序主要负责AD转换、SPWM输出以及串行通信等；串行口中断服务程序负责电机参数的接收。
为了验证本设计的科学性和合理性，对整个变频调速控制系统进行仿真实验。实验中采用型号为Y160M2-2的异步电动机，主要参数为：额定功率1.2 kw，额定转速1420 r/min，额定电流3.8 A，额定电压380 V。本文同时给出了神经自适应模糊控制器和传统PID控制器的仿真响应曲线，以便于性能比较。仿真结果如下图所示。
通过比较两者的响应曲线可以看出，神经自适应模糊控制速度调节器，在动态性能方面，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小；稳态性能方面，其稳态误差明显小于传统PID控制，说明其稳态性能要优于传统PID控制。
4 结束语
本文基于模糊神经网络的控制方法，利用神经网络的自学习、自适应能力，有效地解决了单纯模糊控制中控制规则太固定这一问题，控制精度得到有效的提高。实验结果表明，基于模糊神经网络控制的变频调速系统有较好的动态性能和稳态性能，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小。
图2 传统PID速度调节器转速响应曲线
图3 神经自适应模糊控制速度调节器转速响应曲线
参考文献
[1]薛斯远.矿井提升机的模糊控制系统设计[D].太原:太原理工大学,2007.
[2]周延,肖海燕.基于TMS320LF2407A的SVPWM变频系统的设计[J].现代电子技术,2007,19:160-162.
[3]LASCU C.A modified direct torque control for induction motor s ensorless drive [J].IEEE Trans on Ind Applications, 2000, 36(2):23-26.
[4]廖华平,程小华.基于DSP的SVPWM矢量控制变频系统研究[J].微电机,2006,39(9):71-73.
作者简介
赵金宪（1970—），男，教授，博士，硕士研究生导师。
关键词 DSP；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真
中图分类号 TM346 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0190-01
模糊控制具有较强的不确定性知识表达能力，但其自学习能力比较困难；神经网络具有较强的自学习、自适应能力，但其对不确定知识的表达能力比较困难。因此针对双方的特点相互借鉴和利用，形成的新的结构体系——模糊神经网络。这种新技术充分利用神经网络的自学习、自适应能力，在线调整模糊规则，使模糊控制在保持其较强的知识表达能力的同时，并能提高其自适应能力。
1 神经自适应模糊控制器
神经自适应模糊控制器的结构如图1所示。
其中，nr为速度给定值，nf为速度反馈值，e为速度偏差，E为转速偏差，u为输出控制量，K1，K2分别是E和ΔE的量化因子，K3为u的比例因子。
对于模糊控制器来说，提高控制性能的关键是调整控制规则，可由u≈-（E+ΔE）/2来近似归纳其控制查询表。本文在此基础上引入一个加权系数α，因此又可表示为u≈[αE+（1-α）ΔE]，通过调整α值，可以改变E、ΔE对u的加权程度，使控制规则的调整变得更为方便，从而提高控制性能。
2 控制系统的硬件设计
系统的硬件设计部分采用TMS320LF2407A来实现智能速度控制，系统由主电路、控制电路、驱动隔离电路和保护电路等组成。主电路采用交—直—交的间接变频装置；逆变部分采用IPM功率模块来控制驱动电路；控制回路包括DSP、LED显示电路、键盘接口电路、电流检测电路、电压检测电路、电动机转速和位置检测电路等。为了以防加电瞬间冲击，过流、过压等故障损坏整流模块和IPM模块， 系统在主电路设置了充、放电电阻和泄能回路。
3 控制系统的软件设计及仿真实验
系统程序包括主程序和两个中断服务子程序。主程序主要负责DSP初始化、速度环运算及故障诊断工作；PWM中断程序主要负责AD转换、SPWM输出以及串行通信等；串行口中断服务程序负责电机参数的接收。
为了验证本设计的科学性和合理性，对整个变频调速控制系统进行仿真实验。实验中采用型号为Y160M2-2的异步电动机，主要参数为：额定功率1.2 kw，额定转速1420 r/min，额定电流3.8 A，额定电压380 V。本文同时给出了神经自适应模糊控制器和传统PID控制器的仿真响应曲线，以便于性能比较。仿真结果如下图所示。
通过比较两者的响应曲线可以看出，神经自适应模糊控制速度调节器，在动态性能方面，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小；稳态性能方面，其稳态误差明显小于传统PID控制，说明其稳态性能要优于传统PID控制。
4 结束语
本文基于模糊神经网络的控制方法，利用神经网络的自学习、自适应能力，有效地解决了单纯模糊控制中控制规则太固定这一问题，控制精度得到有效的提高。实验结果表明，基于模糊神经网络控制的变频调速系统有较好的动态性能和稳态性能，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小。
图2 传统PID速度调节器转速响应曲线
图3 神经自适应模糊控制速度调节器转速响应曲线
参考文献
[1]薛斯远.矿井提升机的模糊控制系统设计[D].太原:太原理工大学,2007.
[2]周延,肖海燕.基于TMS320LF2407A的SVPWM变频系统的设计[J].现代电子技术,2007,19:160-162.
[3]LASCU C.A modified direct torque control for induction motor s ensorless drive [J].IEEE Trans on Ind Applications, 2000, 36(2):23-26.
[4]廖华平,程小华.基于DSP的SVPWM矢量控制变频系统研究[J].微电机,2006,39(9):71-73.
作者简介
赵金宪（1970—），男，教授，博士，硕士研究生导师。