基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊pid控制方法
阅读说明：本技术 基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊pid控制方法 (Brushless direct current motor fuzzy PID control method based on neural network matrix ) 是由 蒋建伟 申立群 于 2021-11-11 设计创作，主要内容包括：本发明涉及无刷直流电机转速控制技术领域,提供一种可以便捷调整控制系统动态性能的智能模糊控制方法,尤其适用于电动自行车和电动汽车驾驶模式设定,特别涉及一种基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊PID控制方法,步骤如下：S1.构建经典的模糊PID控制器；S2.样本数据的采集；S3.神经网络矩阵的构建；S4.神经网络模糊控制器的生成；S5.自由设定控制系统性能指标,神经网络矩阵根据训练结果调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值以达到控制要求；本发明通过神经网络矩阵和模糊控制的结合,使得控制系统动态性能可调节,通用性强。(The invention relates to the technical field of brushless direct current motor rotating speed control, provides an intelligent fuzzy control method capable of conveniently adjusting dynamic performance of a control system, is particularly suitable for setting driving modes of electric bicycles and electric automobiles, and particularly relates to a brushless direct current motor fuzzy PID control method based on a neural network matrix, which comprises the following steps: s1, constructing a classical fuzzy PID controller; s2, collecting sample data; s3, constructing a neural network matrix; s4, generating a neural network fuzzy controller; s5, freely setting the performance index of the control system, and adjusting the neural network matrix according to the training resultCorresponding correction values in integer fuzzy controller The quantized value of the membership function is output to meet the control requirement; the invention combines the neural network matrix and the fuzzy control, so that the dynamic performance of the control system can be adjusted, and the universality is strong.)
技术领域
本发明涉及无刷直流电机转速控制技术领域，特别涉及一种基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊PID控制方法。
背景技术
无刷直流电机由于其高可靠性、高效率、无噪音运行、使用寿命长和低维护成本等特点，被广泛应用于航空航天、电动汽车和工业自动化等领域。速度调节是无刷直流电机研究的一个重要方面，用于精确的速度和位置控制应用，需要性能良好的控制器以实现转速控制与调节。无刷直流电机本身具有多变量、非线性和强耦合等特点，而模糊控制不需要对被控电机建立精确的数学模型且具有较强的鲁棒性，使其非常适用于无刷直流电机的速度调节。
传统PID算法控制过程中，控制参数固定不变，对于控制系统的动态特性调整能力有限，响应速度慢，动态响应较差，对无刷直流电机系统的不确定性和非线性状况处理效果不佳，很难在控制上达到预期效果。目前常采用的模糊PID算法控制优化无刷直流电机系统，可以充分开发控制系统的性能极限；但是针对某些应用场合比如电动汽车或者电动自行车，控制系统的极限性能并不代表着操控的舒适感，而且，针对不同人群和应用场合，控制系统的性能指标要求也不相同，因此一种动态特性可调节的，操控模式可变的调速系统是具有广泛的应用前景的，本发明提出一种控制系统性能可以便利调节的调速系统，为操控模式或者运动模式的改变提供便利。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷和不足，提供一种结合神经网络矩阵和模糊控制，控制系统动态性能可调节，通用性强的基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊PID控制方法。
实现本发明目的的技术方案是：一种基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊PID控制方法，该方法步骤如下：
S1.构建经典的模糊PID控制器：PID参数、、的初始值按照经验调整至控制系统工作参数附近，模糊规则按照经典方式设置，调整对应修正值的输出隶属度函数量化值以获得不同的控制效果；
S2.样本数据的采集：获取不同系统负载参数、峰值时间和最大超调量条件下模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，从而形成样本数据，其中，
；
S3.神经网络矩阵的构建：神经网络矩阵包括多个神经网络，每一个独立的神经网络包括输入层、多个激活函数为sigmoid神经元的隐层和一个激活函数为线性输出神经元的输出层，其输入参数为系统负载参数、峰值时间和最大超调量，输出数值为模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值；
S4.神经网络模糊控制器的生成：结合神经网络矩阵和模糊控制器，生成神经网络模糊控制器，运用步骤S2中的样本数据完成对神经网络矩阵的训练，实现不同性能指标和负载条件到模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值的映射；
S5.自由设定控制系统性能指标，神经网络矩阵根据训练结果调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值以达到控制要求：根据性能指标要求和系统负载参数的输入，神经网络矩阵自动调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，从而对PID控制器中PID参数、、进行整定，使无刷直流电机的转速调节满足特定性能指标要求。
进一步地，所述步骤S4的具体步骤如下：
S41.模糊控制器的生成：模糊集合的编辑和运算，使用转速偏差e和转速偏差变化率ec作为模糊控制器的输入变量，修正值作为模糊控制器的输出变量，通过隶属度函数量化值建立隶属度函数，输入隶属度函数对应于控制系统的运行特性，一次设定不再改变，对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵由经过训练的神经网络矩阵生成；
S42.神经网络矩阵的训练：将控制系统阶跃响应下的性能指标、和系统负载参数作为神经网络矩阵的输入数据，模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵作为神经网络矩阵的输出数据，对神经网络矩阵进行训练，使得神经网络矩阵能够根据不同的系统负载参数、峰值时间和最大超调量自动生成模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵，定义作为神经网络矩阵的输入，
，
为量化等级个数，对应修正值这3个输出参数的参数个数，Y中的元素为神经网络矩阵中每一个神经网络的输出，p=1，2，3；q=1，2，…，m；
进一步地，所述步骤S42中神经网络矩阵的训练采用反向传播算法或者共轭梯度法，具体步骤如下：
S421.准备训练数据：将步骤S2中采集的样本数据作为训练数据；
S422.神经网络矩阵的训练：运用样本数据对神经网络矩阵进行训练；
S423.控制系统的测试：运用样本数据测试训练效果，并利用外推对控制系统进行进一步测试；
S424.外推效果的评估：按照具体需要，选取性能指标要求和系统负载参数范围内的，不属于样本数据的输入参数，验证外推效果是否符合预定指标要求，若符合则训练完毕；否则，保持输入参数不变，通过专家经验法微调模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，以满足预定指标要求，将调整后的结果作为训练数据，再次训练神经网络矩阵，直至外推效果符合预定指标。
进一步地，所述神经网络矩阵能够完成多输入多输出控制系统的拟合，所述神经网络采用BP神经网络。
进一步地，所述神经网络模糊控制器具备智能元素，利用神经网络矩阵配置模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，能够针对指定的性能指标和负载条件自行调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，所述模糊控制器中隶属度函数为三角形函数。
采用上述技术方案后，本发明具有以下积极的效果：
（1）本发明通过构建神经网络矩阵，运用训练数据对神经网络矩阵进行训练，进而得到性能指标和系统负载参数这些控制系统特性与模糊控制器参数变化的对应关系，从而实现了控制系统控制性能的便捷调节；
（2）本发明将神经网络矩阵与模糊控制器结合，通过指定的峰值时间、最大超调量、系统负载参数自动给出模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵，以获取不同性能的控制器，适用于电动自行车和电动汽车驾驶模式设定：峰值时间和最大超调量代表响应速度，用于调整加速体验，比如提高了车辆行驶的舒适度；系统负载参数用于调整针对不同负载时的通用性，比如可以针对个人体重、车辆自重等进行调整，提高控制系统适用性；
（3）本发明采用神经网络矩阵这种结构，解决了多输入多输出神经网络训练难度大的问题，神经网络矩阵较多入多出神经网络更便于训练，学习效果更好，解决了神经网络多点输出的适应性问题。
附图说明
为了使本发明的内容更容易和清楚地被理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步的详细说明，其中：
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的总体框图；
图3为本发明参数调节的模糊规则表；
图4为本发明参数调节的模糊规则表；
图5为本发明参数调节的模糊规则表；
图6为本发明神经网络的结构图；
图7为本发明隶属度函数为三角形函数的量化等级和隶属度函数的对应关系图；
图8为本发明神经网络矩阵训练的流程图。
具体实施方式
如图1和图2所示，在控制系统即无刷直流电机双闭环调速系统中，内环电流环采用典型的PI控制，针对转速环，采用一种基于神经网络矩阵的无刷直流电机模糊PID控制方法，该方法步骤如下：
S1.构建经典的模糊PID控制器：PID参数、、的初始值按照经验调整至控制系统工作参数附近，模糊规则按照经典方式设置（如图3-图5所示），调整对应修正值的输出隶属度函数量化值以获得不同的控制效果；
S2.样本数据的采集：获取不同系统负载参数、峰值时间和最大超调量条件下模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，从而形成样本数据，其中，
；
S3.神经网络矩阵的构建：神经网络矩阵包括多个神经网络，神经网络采用BP神经网络，每一个独立的神经网络包括输入层、多个激活函数为sigmoid神经元的隐层和一个激活函数为线性输出神经元的输出层（如图6所示），其输入参数为系统负载参数、峰值时间和最大超调量，输出数值为模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值；神经网络矩阵能够完成多输入多输出系统的拟合，降低了单个神经网络的复杂度，降低了训练难度；
S4.神经网络模糊控制器的生成：结合神经网络矩阵和模糊控制器，生成神经网络模糊控制器，运用步骤S2中的样本数据完成对神经网络矩阵的训练，实现不同性能指标和负载条件到模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值的映射；神经网络模糊控制器具备智能元素，利用神经网络矩阵配置模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，能够针对指定的性能指标和负载条件自行调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，从而能够便捷的调整控制系统动态特性，以调整不同的运动模式或操控模式；
S5.自由设定控制系统性能指标，神经网络矩阵根据训练结果调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值以达到控制要求：根据性能指标要求和系统负载参数的输入，神经网络矩阵自动调整模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，从而对PID控制器中PID参数、、进行整定，使无刷直流电机的转速调节满足特定性能指标要求。
神经网络模糊控制器生成的具体步骤如下：
S41.模糊控制器的生成：模糊集合的编辑和运算，使用转速偏差e和转速偏差变化率ec作为模糊控制器的输入变量，修正值作为模糊控制器的输出变量，通过隶属度函数量化值建立隶属度函数，隶属度函数为三角形函数（如图7所示），输入隶属度函数对应于控制系统的运行特性，一次设定不再改变，对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵由经过训练的神经网络矩阵生成；
S42.神经网络矩阵的训练：将控制系统阶跃响应下的性能指标、和系统负载参数作为神经网络矩阵的输入数据，模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵作为神经网络矩阵的输出数据，对神经网络矩阵进行训练，使得神经网络矩阵能够根据不同的系统负载参数、峰值时间和最大超调量自动生成模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值矩阵，定义作为神经网络矩阵的输入，
，
为量化等级个数，对应修正值这3个输出参数的参数个数，Y中的元素为神经网络矩阵中每一个神经网络的输出，p=1，2，3；q=1，2，…，m；
S43.结合神经网络矩阵和模糊控制器，构成智能化的神经网络矩阵模糊控制器。
如图8所示，所述步骤S42中神经网络矩阵的训练采用反向传播算法或者共轭梯度法，具体步骤如下：
S421.准备训练数据：将步骤S2中采集的样本数据作为训练数据；
S422.神经网络矩阵的训练：运用样本数据对神经网络矩阵进行训练；
S423.控制系统的测试：运用样本数据测试训练效果，并利用外推对控制系统进行进一步测试；
S424.外推效果的评估：按照具体需要，选取性能指标要求和系统负载参数范围内的，不属于样本数据的输入参数，验证外推效果是否符合预定指标要求，若符合则训练完毕；否则，保持输入参数不变，通过专家经验法微调模糊控制器中对应修正值的输出隶属度函数量化值，以满足预定指标要求，将调整后的结果作为训练数据，再次训练神经网络矩阵，直至外推效果符合预定指标。
模糊控制器主要由三个模块组成：模糊化，模糊推理，逆模糊化。模糊控制器中隶属度函数为三角形函数，模糊控制器有两个输入变量：转速偏差e和转速偏差变化率ec，两个输入变量的设置方式类似，以其中一个为例，设输入变量的模糊论域为，根据量化等级进行划分，以7个等级为例，划分为；对于两个输入变量，均将其论域和量化等级设为固定；输出变量对应于修正值有三个，以其中一个为例，设输出变量的模糊论域为，根据量化等级进行划分，以7个等级为例，划分为；对于三个输出变量，其量化等级由神经网络矩阵经过训练后生成，神经网络矩阵输入不同的性能指标和负载条件，神经网络矩阵生成输出隶属度函数对应修正值的量化值矩阵。模糊推理采用Mamdani推理法，本发明中模糊语句为二维条件语句，即“if A and B then C”，其中A、B分别对应转速偏差e、转速偏差变化率ec的论域，C表示待整定PID参数、、的论域；设对应于A、B、C论域的隶属函数分别为、、；模糊控制器首先运算模糊集合A且B，然后利用逆模糊化方法建立C的隶属度函数映射关系，给出定量数值。逆模糊化采用重心法，确定逆模糊化处理的数学表达式，如公式（1），进而得到修正值，将修正值的代入下列公式（2）-（4），即可对PID参数、、进行整定。
（1）
其中，表示逆模糊化计算输出值，为量化值，为隶属度，P为量化值的个数，公式（1）对应于修正值的计算过程；
（2）
（3）
（4）
其中，、、为、、三个PID参数的初始值。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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