智能汽車eps用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，將d?q軸電流解耦控制模塊、矢量控制模塊、電壓坐標(biāo)變換模塊、PWM調(diào)節(jié)模塊以及交流電機(jī)依次串聯(lián)，與電流坐標(biāo)變換模塊、擾動檢測模塊作為一個整體組成EPS電機(jī)系統(tǒng)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、優(yōu)化控制器、魯棒控制器和魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊并聯(lián)之后與角度給定模塊和濾波跟蹤誤差模型共同構(gòu)成EPS電機(jī)系統(tǒng)的抗干擾智能控制器，提高了EPS電機(jī)系統(tǒng)的靜態(tài)控制性能、抗干擾控制和保證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制精度。
【專利說明】
智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于智能汽車驅(qū)動以及電力傳動控制設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種智能汽車 EPS(電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)）用交流電機(jī)的控制領(lǐng)域，適用于智能汽車EPS用交流電機(jī)的高性能 抗干擾控制。
【背景技術(shù)】
[0002] 智能汽車是智能交通系統(tǒng)最重要的組成部分，可以有效地改善交通安全，提高運(yùn) 輸效率，降低環(huán)境污染。智能汽車相關(guān)的研究主要可以分成側(cè)向控制、縱向控制和聯(lián)合控制 三個方向。其中側(cè)向控制通常是指智能汽車的轉(zhuǎn)向控制，直接影響智能汽車在轉(zhuǎn)彎時(shí)的操 作以及換車道操作時(shí)的性能，因此轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的好壞對智能汽車是十分必要的。目前智能汽 車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)大多采用電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（簡稱為EPS) APS系統(tǒng)由助力電機(jī)直接助力，其 系統(tǒng)性能很大程度上受助力電機(jī)性能的影響。目前產(chǎn)品化的EPS系統(tǒng)采用的電機(jī)多數(shù)為直 流電機(jī)，由于車載電源為直流電源，所以直流電機(jī)可以被直接驅(qū)動，且具備良好的起動和調(diào) 速性能。但是直流電機(jī)換向時(shí)的火花會造成無線電干擾，無法滿足電磁兼容性能要求，而且 電機(jī)功率較小、工作噪聲較大、可靠性較低、扭矩波動也較大。近年來，隨著電力電子和電機(jī) 控制技術(shù)的不斷發(fā)展，交流電機(jī)的各種控制算法如恒壓頻比控制、矢量控制和直接轉(zhuǎn)矩控 制相繼推出，交流電機(jī)的控制性能不斷得到提高，而且具有運(yùn)行可靠、結(jié)構(gòu)簡單、維護(hù)方便 等諸多優(yōu)點(diǎn)，是取代目前普遍應(yīng)用于EPS系統(tǒng)直流電機(jī)的理想選擇。
[0003] EPS系統(tǒng)作為力矩伺服系統(tǒng)，要求電機(jī)助力矩的快速準(zhǔn)確響應(yīng)，且對力矩脈動極為 敏感，目前采用工業(yè)上采用的恒壓頻比控制、矢量控制和直接轉(zhuǎn)矩控制等方法很難適用于 智能汽車EPS交流電機(jī)，特別是智能汽車行駛工況的復(fù)雜性，勢必帶來EPS電機(jī)系統(tǒng)的參數(shù) 時(shí)變、負(fù)載突變、以及各種隨機(jī)擾動的干擾。因此，為了從本質(zhì)上解決智能汽車EPS用電機(jī)驅(qū) 動系統(tǒng)常規(guī)控制方法控制效果欠佳的難題，同時(shí)又要保證智能汽車EPS用電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)各 項(xiàng)控制性能指標(biāo)，如動態(tài)響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)跟蹤精度和較強(qiáng)的抗干擾能力，需采用新的控制算 法。
[0004] 中國專利申請?zhí)枮?01210592022.2、名稱是"汽車EPS用無刷直流電機(jī)控制器及其 實(shí)現(xiàn)方法"的文獻(xiàn)中針對用于傳統(tǒng)汽車EPS系統(tǒng)的無刷直流電機(jī)非線性關(guān)系設(shè)計(jì)的一種逆 解耦控制器，該逆解耦控制器研究對象是無刷直流電機(jī)，需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近無刷直流 電機(jī)的動力學(xué)逆模型，眾所周知，逆模型的構(gòu)造是一個及其復(fù)雜的過程，而且效果不佳;其 次，該逆解耦控制器僅僅解決了 EPS用無刷直流電機(jī)的非線性控制問題，并沒有針對該電機(jī) 外部不確定擾動設(shè)計(jì)專門的魯棒控制器。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有智能汽車EPS用交流電機(jī)現(xiàn)有控制方法的缺陷，提供一 種能有效提高智能汽車EPS用交流電機(jī)各項(xiàng)控制性能指標(biāo)，特別是抗干擾性能的智能汽車 EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法。
[0006] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是包括以下步驟：
[0007] 1)將d_q軸電流解耦控制模塊、矢量控制模塊、電壓坐標(biāo)變換模塊、PWM調(diào)節(jié)模塊以 及交流電機(jī)依次串聯(lián)，與電流坐標(biāo)變換模塊、擾動檢測模塊作為一個整體組成EPS電機(jī)系 統(tǒng)，EPS電機(jī)系統(tǒng)以q軸控制電流i q和d軸控制電流id為輸入，id = 0,以轉(zhuǎn)子位置角為輸出Θ; 建立EPS電機(jī)系統(tǒng)動力學(xué)模型為6= + Γ，A和B分別是位置角系數(shù)和電流系數(shù)，Γ為 擾動；
[0008] 2)將轉(zhuǎn)子位置角Θ與角度給定模塊輸出的角度位置信號參考值04目比較得到角度 位置誤差值作為濾波跟蹤誤差模型的輸入，獲得濾波跟蹤誤差模型的輸出電流 r = 4+.?.? +鳥.je0 (r)i/r，ki和k2分別為濾波跟蹤誤差模型系數(shù)；
[0009] 3)米用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近式:(? = _ (堯+?.? τ )-/4(這 + 々八,+A'2 j"iV'r)i/r) -Γ 構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，將輸出電流r作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸入，并利用創(chuàng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 器實(shí)時(shí)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出為電流采用表達(dá)式盡構(gòu)建優(yōu)化控制 器，將濾波跟蹤誤差模型的輸出電流r作為優(yōu)化控制器的輸入，優(yōu)化控制器的輸出為電流 f ;采用表達(dá)式G3 = Ssign(r)構(gòu)建魯棒控制器，δ為魯棒控制器系數(shù)變量，將輸出電流r作為 魯棒控制器的第一個輸入，米用表達(dá)式d=% lrl構(gòu)建輸入為魯棒控制器參數(shù)學(xué)習(xí)率叩，輸出 為S的一階導(dǎo)數(shù)s的魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊，將一階導(dǎo)數(shù)乍為魯棒控制器的第二個輸 入，魯棒控制器的輸出為電流f;
[0010] 4)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、優(yōu)化控制器、魯棒控制器和魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊并聯(lián) 之后與角度給定模塊和濾波跟蹤誤差模型共同構(gòu)成EPS電機(jī)系統(tǒng)的抗干擾智能控制器，將 輸出電流f和f相結(jié)合構(gòu)成d軸控制電流i q。
[0011] 進(jìn)一步地，步驟3)中，將角度位置誤差值ee作為積分型ro控制模塊的輸入，積分型 ro控制模塊的輸出為q軸控制電流iq，對角度位置誤差值創(chuàng)分別求積分和求導(dǎo)得到Jee(T)dT 和％，對角度位置信號參考值I求一階和二階導(dǎo)數(shù)得到堯和總，組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集 丨J^(r)c/r，?,，含，(,!.，用BP算法離線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的實(shí)際輸出i \中包含擾動Γ的實(shí)際數(shù)值。
[0012] 本發(fā)明的有益效果是：
[0013] 1、本發(fā)明通過構(gòu)建優(yōu)化控制器這一子控制器，提高EPS電機(jī)系統(tǒng)的靜態(tài)控制性能， 通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器這一子控制器實(shí)現(xiàn)EPS電機(jī)系統(tǒng)的抗干擾控制，通過構(gòu)建魯棒控 制器這一子控制器保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制精度，將上述三個子控制器構(gòu)成抗干擾智能 控制器，有效地解決了智能汽車EPS用交流電機(jī)現(xiàn)有控制方法的缺陷，設(shè)計(jì)簡單、控制效果 優(yōu)良，具有很強(qiáng)的抗干擾能力。
[0014] 2、本發(fā)明將智能汽車EPS用交流電機(jī)系統(tǒng)的參數(shù)時(shí)變和負(fù)載突變特性有效等效為 擾動變量，建立抗干擾智能控制器，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近該控制器，提高了該控制器的控制 精度。并且，該控制器只需利用EPS電機(jī)系統(tǒng)的輸入和輸出信號即可構(gòu)造，這些變量在工程 實(shí)際中均是易測變量。該控制器的實(shí)現(xiàn)只需通過軟件編程實(shí)現(xiàn)，不需要增加額外的硬件設(shè) 備，具有成本低、易于工程實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。
[0015] 3、上述中國專利申請?zhí)枮?01210592022.2的文獻(xiàn)公開的技術(shù)方案，是采用神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)算法學(xué)習(xí)汽車EPS用無刷直流電機(jī)的逆模型，由于逆模型的求取是一個十分復(fù)雜的過程， 而且在汽車EPS用無刷直流電機(jī)不可逆部分還必須進(jìn)行近似等效，因此逆模型的求取精度 較差，再者，學(xué)習(xí)無刷直流電機(jī)逆模型的時(shí)候需要大量的樣本數(shù)據(jù)，這又將會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過 學(xué)習(xí)，從而導(dǎo)致汽車EPS用無刷直流電機(jī)逆模型精度不能滿足要求;而本發(fā)明只需要采用神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)汽車EPS用交流電機(jī)的模型，相比于逆模型的學(xué)習(xí)，此學(xué)習(xí)過程十分簡單，所 需樣本數(shù)量也較少，因此不但不會導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過學(xué)習(xí)問題，反而會更好地發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)非線性辨識的優(yōu)勢。
【附圖說明】
[0016] 圖1是EPS電機(jī)系統(tǒng)17的等效組成組；
[0017] 圖2是利用角度給定模塊21、濾波跟蹤誤差模型51、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61、優(yōu)化控制 器71、魯棒控制器81和魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊8 2構(gòu)成的抗干擾智能控制器91對EPS電機(jī) 系統(tǒng)17進(jìn)行控制的結(jié)構(gòu)框圖；
[0018] 圖3是圖2中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練原理框圖；
[0019] 圖中：11. d-q軸電流解耦控制模塊；12 .矢量控制模塊；13 .電壓坐標(biāo)變換模塊； 14. P麗調(diào)節(jié)模塊；15 .交流電機(jī)；16 .電流坐標(biāo)變換模塊；17 . EPS電機(jī)系統(tǒng)；18 .擾動檢測模 塊;21.角度給定模塊;31.積分型控制模塊;41.角位置檢測模塊;51.濾波跟蹤誤差模型； 61.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器;71.優(yōu)化控制器;81.魯棒控制器;82.魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊;91.抗 干擾智能控制器。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 如圖1所示，發(fā)明將d-q軸電流解耦控制模塊11、矢量控制模塊12、電壓坐標(biāo)變換模 塊13、PWM調(diào)節(jié)模塊14以及交流電機(jī)15依次串聯(lián)，與電流坐標(biāo)變換模塊16、擾動檢測模塊18 一起作為一個整體組成EPS電機(jī)系統(tǒng)17。該EPS電機(jī)系統(tǒng)17以q軸控制電流iq和d軸控制id為 輸入，以轉(zhuǎn)子位置角為輸出Θ。其中，將id值設(shè)為0,即= 軸電流解耦控制模塊11的兩 個參考輸入分別是電流iq和id，id = 0,這兩個參考輸入iq和id分別與電流坐標(biāo)變換模塊16輸 出的兩個電流<和€相比較，從而得到d-q軸電流解耦控制模塊11的兩個輸出為兩相坐標(biāo)系 下的兩個電流值iqs和i ds，該兩個電流值iqs和ids作為矢量控制模塊12的兩個輸入，矢量控制 模塊12的輸出為兩相坐標(biāo)系下的電壓值V q和Vd，該電壓值Vq和Vd經(jīng)過電壓坐標(biāo)變換模塊13 之后得到三相坐標(biāo)系下電壓值V a、Vb和V。，將該三電壓值Va、Vb和V。作為P麗調(diào)節(jié)模塊14的輸 入，P麗調(diào)節(jié)模塊14的輸出為三相電流i a、ib和ic，以三相電流ia、ib和i c驅(qū)動交流電機(jī)15。其 中，擾動檢測模塊18用于檢測交流電機(jī)15的總的擾動Γ，包括參數(shù)的時(shí)變、負(fù)載的突變以及 不確定性擾動等，最后得到輸出為交流電機(jī)15的位置角Θ。其中，將三相電流"、"和1。也輸 入電流坐標(biāo)變換模塊16，電流坐標(biāo)變換模塊16將PWM調(diào)節(jié)模塊14輸出的三相電流i a、ib和i。 變換為兩相電流<和< 后輸入d-q軸電流解耦控制模塊11。
[0021] 針對EPS電機(jī)系統(tǒng)17,建立其動力學(xué)模型，通過分析、等效與推導(dǎo)建立EPS電機(jī)系統(tǒng) 17的機(jī)械動力學(xué)方程為：
[0022] 旮=,4涹 + 執(zhí):,+「 （1-1)
[0023] 式中，Θ和iq分別EPS電機(jī)系統(tǒng)17的位置角和q軸控制電流;沒、^分別是位置角Θ的 一階和二階導(dǎo)數(shù);A和B分別EPS電機(jī)系統(tǒng)17的位置角系數(shù)和電流系數(shù)，根據(jù)EPS電機(jī)系統(tǒng)17 的實(shí)際工作情況，確定A= 110.5，B = 25.2; Γ為不確定性的擾動，其值與EPS電機(jī)系統(tǒng)17的 參數(shù)、負(fù)載以及擾動有關(guān)，將在下面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到。
[0024]如圖2所示，通過角位置檢測模塊41檢測得到EPS電機(jī)系統(tǒng)17的實(shí)際轉(zhuǎn)子位置角Θ， 將轉(zhuǎn)子位置角Θ與角度給定模塊21輸出的角度位置信號參考值0r相比較，得到角度位置誤 差值ee，將角度位置誤差值創(chuàng)作為濾波跟蹤誤差模型51的輸入，濾波跟蹤誤差模型51將輸入 的角度位置誤差值ee中的明顯干擾值濾除，并獲得電流輸出信號，即輸出電流r，通過分析、 等效與推導(dǎo)可得出輸出電流r的表達(dá)式為：
[0025] :r = ?ρ +.十 (1-2)
[0026] 其中，kdPks*別為濾波跟蹤誤差模型系數(shù)，根據(jù)EPS電機(jī)系統(tǒng)17的實(shí)際工作情況， 確定 ki = 98 · 5，k2 = 23 · 2。
[0027] 將方程（1-1)和（1-2)相結(jié)合，并考慮EPS電機(jī)系統(tǒng)17參數(shù)時(shí)變、負(fù)載突變等不確定 性擾動特性，可以得到EPS電機(jī)系統(tǒng)17的抗干擾智能控制器的解析表達(dá)式G為：
[0032] G3 = 5sign(r) (1-6)
[0033] 其中，sign( ·)為符號函數(shù)，δ為魯棒控制器系數(shù)變量。
[0034] 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近解析表達(dá)式=萬-ι[^,.+ΑΑ4Λ4-』Μ. + Μ + λ-2ι^0-μΓ)-Γ， 構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61。具體如圖3所示，將角度給定模塊21輸出的角度位置信號參考值0r 與角位置檢測模塊41檢測到的實(shí)際轉(zhuǎn)子位置角Θ相比較得到的角度位置誤差值ee作為積分 型PD控制模塊31的輸入，積分型控制模塊31的輸出為q軸控制電流i q，并將該q軸控制電 流iq加到EPS電機(jī)系統(tǒng)17的輸入端。同時(shí)對角度位置誤差值ee分別求積分和求導(dǎo)，得到Jee (1)心和~，并對角度給定模塊21輸出的角度位置信號參考值I求一階和二階導(dǎo)數(shù)，得到成 和4,對信號做規(guī)范化處理，組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集(丨％和)辦，4, 4,戽，U·，最 后常規(guī)的利用變步長加動量項(xiàng)的BP算法離線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個權(quán)值 系數(shù)，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出i'q，該輸出中包含不確定性擾動Γ的實(shí)際數(shù)值，離線訓(xùn)練 得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61。本發(fā)明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近G 2解析表達(dá)式，有效地解決了不確定 性擾動Γ無法精確建模的難題。
[0035] 如圖2,將濾波跟蹤誤差模型51的輸出電流r作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61的輸入，并利 用角度位置誤差值ee對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61的輸出為 電流if。：
[0036] 利用式G 構(gòu)建優(yōu)化控制器71，將濾波跟蹤誤差模型51的輸出電流r作 為優(yōu)化控制器71的輸入，得到優(yōu)化控制器71的輸出為電流f。
[0037]利用公式G3 = Ssign(r)構(gòu)建魯棒控制器81，將濾波跟蹤誤差模型51的輸出電流r 作為魯棒控制器81的第一個輸入。
[0038] 利用下式（1-7)，J = %|r|構(gòu)建魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊82,魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化 模塊82的輸入為魯棒控制器參數(shù)學(xué)習(xí)率叩，輸出為魯棒控制器系數(shù)變量S的一階導(dǎo)數(shù)及，將 一階導(dǎo)數(shù)i作為魯棒控制器81的第二個輸入，得到魯棒控制器81的輸出為電流i_f。
[0039] $ = ns\r\ (:1-7)
[0040] 根據(jù)EPS電機(jī)系統(tǒng)17的實(shí)際工作情況，確定ns=l. 16。
[0041 ]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61、優(yōu)化控制器71、魯棒控制器81和魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊 82并聯(lián)之后，并與角度給定模塊21和濾波跟蹤誤差模型51相串聯(lián)構(gòu)成EPS電機(jī)系統(tǒng)17的抗 干擾智能控制器91。將優(yōu)化控制器71的輸出電流<\神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器61的輸出電流f2以及 魯棒控制器81的輸出電流if相結(jié)合，構(gòu)成EPS電機(jī)系統(tǒng)17的輸入，即d軸控制電流iq，從而實(shí) 現(xiàn)對智能汽車EPS用交流電機(jī)的高性能魯棒控制，EPS電機(jī)系統(tǒng)17的輸出為轉(zhuǎn)子位置角Θ。 [0042]根據(jù)以上所述，便可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。對本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不背離本發(fā)明的精神 和保護(hù)范圍的情況下做出的其它的變化和修改，仍包括在本發(fā)明保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，其特征是包括以下步 驟： 1) 將d-q軸電流解耦控制模塊（11 )、矢量控制模塊（12 )、電壓坐標(biāo)變換模塊（13 )、PffM調(diào) 節(jié)模塊（14)以及交流電機(jī)（15)依次串聯(lián)，與電流坐標(biāo)變換模塊（16 )、擾動檢測模塊（18)作 為一個整體組成EPS電機(jī)系統(tǒng)（17)，EPS電機(jī)系統(tǒng)（17)以q軸控制電流iq和d軸控制電流id為 輸入，id = 〇,以轉(zhuǎn)子位置角為輸出Θ;建立EPS電機(jī)系統(tǒng)（17)動力學(xué)模型為# = +「，A 和B分別是位置角系數(shù)和電流系數(shù)，Γ為擾動； 2) 將轉(zhuǎn)子位置角Θ與角度給定模塊(21)輸出的角度位置信號參考值0#目比較得到角度 位置誤差值ee，將創(chuàng)作為濾波跟蹤誤差模型(51)的輸入，獲得濾波跟蹤誤差模型(51)的輸出 電流r =4 + ，kjPk2分別為濾波跟蹤誤差模型系數(shù)； 3) 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近表達(dá)式 G2 = 5 1 (盧.+ +/??)-』(堯+左而+fc2J*e5(r)c/r) -Γ來構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（61)， 將輸出電流r作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(61)的輸入，利用ee對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(61)實(shí)時(shí)訓(xùn)練，神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(61)的輸出為電流if r采用表達(dá)式G1 = Z? 1 ~/Zr)構(gòu)建優(yōu)化控制器(71)，將 濾波跟蹤誤差模型（51)的輸出電流r作為優(yōu)化控制器(71)的輸入，優(yōu)化控制器(71)的輸出 為電流f ;采用表達(dá)式G3 = Ssign(r)構(gòu)建魯棒控制器(81)，δ為魯棒控制器系數(shù)變量，將輸 出電流r作為魯棒控制器(81)的第一個輸入，米用表達(dá)式# = % |r|構(gòu)建輸入為魯棒控制器參 數(shù)學(xué)習(xí)率ns，輸出為δ的一階導(dǎo)數(shù)及的魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化模塊(82)，將一階導(dǎo)數(shù)#作為魯 棒控制器(81)的第二個輸入，魯棒控制器(81)的輸出為電流; 4) 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(61 )、優(yōu)化控制器(71 )、魯棒控制器(81)和魯棒控制器參數(shù)優(yōu)化 模塊(82)并聯(lián)之后與角度給定模塊(21)和濾波跟蹤誤差模型（51)共同構(gòu)成EPS電機(jī)系統(tǒng) (17)的抗干擾智能控制器，將輸出電流ff2和ξ3相結(jié)合構(gòu)成(1軸控制電流'2. 根據(jù)權(quán)利權(quán)利要求1所述智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，其 特征是:步驟3)中，將角度位置誤差值ee作為積分型控制模塊(31)的輸入，積分型控制 模塊(31)的輸出為q軸控制電流i q，對角度位置誤差值創(chuàng)分別求積分和求導(dǎo)得到Jee(T)ClT和 ^，對角度位置信號參考值0r求一階和二階導(dǎo)數(shù)得到碟和堯，組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集 匕，?，堯，〇用BP算法離線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(61)，神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出i 'q中包含擾動Γ的實(shí)際數(shù)值。3. 根據(jù)權(quán)利權(quán)利要求1所述智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，其 特征是:步驟1)中，d_q軸電流解親控制模塊(11)的兩個參考輸入分別是電流i q和id，iq和id 分別與電流坐標(biāo)變換模塊（16)輸出的兩個電流<和^相比較得到d-q軸電流解耦控制模塊 (11)的兩個輸出為兩相坐標(biāo)系下的兩個電流值iqs和ids，兩個電流值iqs和i ds作為矢量控制 模塊(12)的兩個輸入，矢量控制模塊(12)的輸出為兩相坐標(biāo)系下的電壓值Vq和Vd，該電壓值 Vq和Vd經(jīng)過電壓坐標(biāo)變換模塊（13)之后得到三相坐標(biāo)系下電壓值V a、Vb和V。，將三電壓值Va、 Vb和V c作為PffM調(diào)節(jié)模塊（14)的輸入，PffM調(diào)節(jié)模塊（14)的輸出為三相電流ia、ib和i c，以三相 電流ia、ib和i。驅(qū)動交流電機(jī)（15);擾動檢測模塊（I8)檢測交流電機(jī)（I5)的總的擾動Γ，將 三相電流ia、ib和i。也輸入電流坐標(biāo)變換模塊（16)，電流坐標(biāo)變換模塊（16)將PffM調(diào)節(jié)模塊 (14)輸出的三相電流乜上和乜變換為兩相電流<和:/1。4. 根據(jù)權(quán)利權(quán)利要求1所述智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，其 特征是:步驟2)中，通過角位置檢測模塊(41)檢測得到EPS電機(jī)系統(tǒng)（17)的轉(zhuǎn)子位置角Θ。5. 根據(jù)權(quán)利權(quán)利要求1所述智能汽車EPS用交流電機(jī)抗干擾智能控制器的構(gòu)造方法，其 特征是:A=110.5，B = 25.2，ki = 98.5，k2 = 23.2，rUi = 1.16。
【文檔編號】H02P21/18GK106026819SQ201610553933
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月14日
【發(fā)明人】孫曉東, 沈易晨, 陳龍, 江浩斌, 汪若塵, 徐興, 陳建鋒
【申請人】江蘇大學(xué)