专利名称：基于神经网络的高压变频器自适应控制系统及其构造方法
技术领域：
本发明涉及控制技术领域，更具体地涉及一种基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统及其构造方法。
背景技术：
随着现代电力电子技术及计算机控制技术的迅速发展，促进了电气传动的技术革命。交流调速取代直流调速，计算机数字控制取代模拟控制已成为发展趋势。交流电机变频调速是当今节约电能，改善生产工艺流程，提高产品质量，以及改善运行环境的一种主要手段。变频调速以其高效率，高功率因数，以及优异的调速和启制动性能等诸多优点而被国内外公认为最有发展前途的调速方式。目前，市场上销售的高压变频器大多采用传统控制方法，但是，这样的控制方式在低频时，由于输出电压较低，转矩受定子电阻压降的影响比较显著，使输出最大转矩减小。另外，其机械特性终究没有直流电动机硬，动态转矩能力和静态调速性能都还不尽如人意，且系统性能不高、控制曲线会随负载的变化而变化，转矩响应慢、电机转矩利用率不高，低速时因定子电阻和逆变器死区效应的存在而性能下降、稳定性变差等。人工神经网络是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力及智能处理功能，并在不同程度上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因此成为目前非常活跃的一个研究领域。基于此，本发明通过将神经网络运用于高压变频器控制中以实现高压变频器的智能控制，从而解决上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于神经网络的高压变频器自适应控制系统及该控制系统的构造方法以实现对高压变频器负载的自动调控，其控制精度高、鲁棒性强。为了实现上述目的，本发明提供的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统包括电源模块、变频模块、电动机、检测模块及控制模块，所述电源模块与所述变频模块相连而为所述变频模块提供固定电源，所述变频模块与所述电动机相连而对所述电动机提供变频电源，所述控制模块包括操作显示电路、主控电路及基极驱动电路，所述操作显示电路与所述主控电路相连以供用户操控所述主控电路，所述主控电路通过所述检测模块与所述变频模块和所述电动机相连以检测所述变频模块和所述电动机的反馈信号，所述主控电路包括PID控制器及神经网络，所述神经网络根据所述反馈信号调整所述PID控制器的输出，所述PID控制器的输出与所述基极驱动电路相连以实现对所述变频模块进行智能的恒压频比控制或电流控制。在本发明一较佳实施例中，所述变频模块包括相连的整流电路和逆变电路较佳地，所述检测模块包括电压检测器、电流检测器、速度检测器及检测电路，所述检测电路连接到所述主控电路并通过所述电压检测器和电流检测器与所述逆变电路相连，且通过所述速度检测器与所述电动机相连，相应地，所述反馈信号包括电压反馈信号、电流反馈信号及速度反馈信号。较佳地，所述控制模块还包括保护电路，所述保护电路同时与所述主控电路、检测电路及操作显示电路相连。较佳地，所述PID控制器包括三个可调输入参数，所述三个可调输入参数分别为Kp、Ki和Kd，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层，所述输入层包括四个输入节点，所述隐含层包括五个隐含节点，所述输出层包括三个输出节点，所述四个输入节点的输入值分别为输入给定值、被控对象输出值、偏差值及网络修正值，所述三个输出节点的输出分别对应于所述三个可调输入参数1、Ki和Kd。相应地，本发明所提供的基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法包括以下步骤:(a)将电源模块与变频模块相连而为所述变频模块提供固定电源；将所述变频模块与电动机相连而为所述电动机提供变频电源；(b)将PID控制器与神经网络相连以形成主控电路；(c)将所述主控电路与操作显示电路和基极驱动电路相连以形成控制模块；(d)通过检测模块将所述控制模块与所述变频模块和电动机相连以检测所述变频模块和所述电动机的反馈信号，所述神经网络根据所述反馈信号调整所述PID控制器的输出，所述PID控制器的输出与所述基极驱动电路相连以实现对所述变频模块进行智能的恒压频比控制或电流控制。较佳地，在所述步骤(a)中，提供相连的整流电路和逆变电路组成所述变频模块。较佳地，在所述步骤(d)中，提供电压检测器、电流检测器、速度检测器及检测电路组成所述检测模块，将所述检测电路连接到所述主控电路并通过所述电压检测器和电流检测器与所述逆变电路相连，且通过所述速度检测器与所述电动机相连。较佳地，在所述步骤(d)中，还提供保护电路同时与所述主控电路、检测电路及操作显示电路相连。较佳地，所述PID控制器包括三个可调输入参数，所述三个可调输入参数分别为Kp、Ki和Kd，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层，所述输入层包括四个输入节点，所述隐含层包括五个隐含节点，所述输出层包括三个输出节点，所述四个输入节点的输入值分别为输入给定值、被控对象输出值、偏差值及网络修正值，所述三个输出节点的输出分别对应于所述三个可调输入参数1、Ki和Kd。与现有技术相比，本发明基于神经网络的高压变频器自适应控制系统设置了检测模块和控制模块，其中控制模块采用PID控制器与神经网络的相互配合来实现对变频模块的智能调控，利用神经网络的自学习和自适应等智能特点而实现对复杂非线性系统的良好控制，从而确保控制系统的稳定性和控制精度。通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。
图1为本发明基于神经网络的高压变频器自适应控制系统一实施例的原理框图。
图2为图1所示基于神经网络的高压变频器自适应控制系统的另一原理框图。图3为图1所示基于神经网络的高压变频器自适应控制系统中PID控制器和神经网络的控制原理框图。图4为图1所述基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统中神经网络的结构示意图。图5为图1所示基于神经网络的高压变频器自适应控制系统中PID控制器的正弦响应曲线。图6为图1所述基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统中PID控制器参数调整曲线。图中各附图标记说明如下:基于神经网络的高压变频器自适应控制系统10电源模块11变频模块12整流电路121逆变电路122电动机13检测模块14电压检测器141电流检测器142速度检测器143检测电路144控制模块15操作显示电路151主控电路 152`PID控制器 152a神经网络 152b 基极驱动电路 153保护电路 15具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，附图中类似的组件标号代表类似的组件。显然，以下将描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。首先请参照图1，本实施例所提供的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统10包括电源模块11、变频模块12、电动机13、检测模块14及控制模块15。所述电源模块11与所述变频模块12相连而为所述变频模块12提供固定电源，在本实施例中，所述电源模块11采用三相电源。所述变频模块12与所述电动机13相连而对所述电动机13提供变频电源，所述控制模块15通过所述检测模块14与所述变频模块12和所述电动机13相连以检测所述变频模块12和所述电动机13的反馈信号进而实现对所述变频模块13进行自适应调控。参照图2和图3，在本较佳实施例中，所述变频模块12包括整流电路121和逆变电路122，所述检测模块14包括电压检测器141、电流检测器142、速度检测器143及检测电路144，而所述控制模块15包括操作显示电路151、主控电路152、基极驱动电路153及保护电路154。具体地，所述整流电路121与所述电源模块11相连以对所述电源模块11的输入电流进行整流，所述逆变电路122连接于所述整理电路121和所述电动机13之间，所述检测电路144连接到所述主控电路152并通过所述电压检测器141和电流检测器142与所述逆变电路122相连，且通过所述速度检测器143与所述电动机13相连，所述操作显示电路151与所述主控电路152相连以供用户操控所述主控电路152，所述保护电路154同时与所述主控电路152、检测电路144及操作显示电路151相连以对相应的电路模块实现电路保护。为了实现智能化调控，所述主控电路152包括PID控制器152a及神经网络152b，所述神经网络152b根据所述反馈信号调整所述PID控制器152a的输出，所述PID控制器152a的输出与所述基极驱动电路153相连以实现对所述变频模块122进行智能的恒压频比控制或电流控制。具体地，所述PID控制器152a包括三个可调输入参数，所述三个可调输入参数分别为KpKi和Kd，所述神经网络152b的输出状态对应于所述PID控制器152a的三个可调输入参数，通过神经网络152b的自学习、加权系数调整来控制模块15的输出以达到变频模块122 (变频器)的自适应控制。参照图4，所述神经网络152b包括输入层、隐含层及输出层，所述输入层包括四个输入节点，所述隐含层包括五个隐含节点，所述输出层包括三个输出节点。所述输入层的输入为:Of = x(j) O = 1,2,3,4)其中，X⑴、x(2)和x(3)三个输入分别为图3中的输入给定值(Rin)、被控对象(变频模块)输出值(Ywt)和偏差值(E)，而x(4)为网络修正值，一般设定为I。隐含层的输入输出为:
权利要求
1.一种基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，包括电源模块、变频模块、电动机、检测模块及控制模块，所述电源模块与所述变频模块相连而为所述变频模块提供固定电源，所述变频模块与所述电动机相连而对所述电动机提供变频电源，其特征在于:所述控制模块包括操作显示电路、主控电路及基极驱动电路，所述操作显示电路与所述主控电路相连以供用户操控所述主控电路，所述主控电路通过所述检测模块与所述变频模块和所述电动机相连以检测所述变频模块和所述电动机的反馈信号，所述主控电路包括PID控制器及神经网络，所述神经网络根据所述反馈信号调整所述PID控制器的输出，所述PID控制器的输出与所述基极驱动电路相连以实现对所述变频模块进行智能的恒压频比控制或电流控制。
2.如权利要求1所述的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，其特征在于:所述变频模块包括相连的整流电路和逆变电路。
3.如权利要求2所述的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，其特征在于:所述检测模块包括电压检测器、电流检测器、速度检测器及检测电路，所述检测电路连接到所述主控电路并通过所述电压检测器和电流检测器与所述逆变电路相连，且通过所述速度检测器与所述电动机相连，相应地，所述反馈信号包括电压反馈信号、电流反馈信号及速度反馈信号。
4.如权利要求3所述的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，其特征在于:所述控制模块还包括保护电路，所述保护电路同时与所述主控电路、检测电路及操作显示电路相连。
5.如权利要求1所述的基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，其特征在于:所述PID控制器包括三个可调输入参数，所述三个可调输入参数分别为Kp、Ki和Kd，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层，所述输入层包括四个输入节点，所述隐含层包括五个隐含节点，所述输出层包括三个输出节点，所述四个输入节点的输入值分别为输入给定值、被控对象输出值、偏差值及网络修正值，所述三个输出节点的输出分别对应于所述三个可调输入参数1、1^和Kd。
6.一种基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法，其特征在于包括以下步骤: (a)将电源模块与变频模块相连而为所述变频模块提供固定电源；将所述变频模块与电动机相连而为所述电动机提供变频电源； (b)将PID控制器与神经网络相连以形成主控电路； (c)将所述主控电路与操作显示电路和基极驱动电路相连以形成控制模块； (d)通过检测模块将所述控制模块与所述变频模块和电动机相连以检测所述变频模块和所述电动机的反馈信号，所述神经网络根据所述反馈信号调整所述PID控制器的输出，所述PID控制器的输出与所述基极驱动电路相连以实现对所述变频模块进行智能的恒压频比控制或电流控制。
7.如权利要求6所述的基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法，其特征在于:在所述步骤(a)中，提供相连的整流电路和逆变电路组成所述变频模块。
8.如权利要求7所述的基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法，其特征在于:在所述步骤(d)中，提供电压检测器、电流检测器、速度检测器及检测电路组成所述检测模块，将所述检测电路连接到所述主控电路并通过所述电压检测器和电流检测器与所述逆变电路相连，且通过所述速度检测器与所述电动机相连。
9.如权利要求8所述的基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法，其特征在于:在所述步骤(d)中，还提供保护电路同时与所述主控电路、检测电路及操作显示电路相连。
10.如权利要求6所述的基于神经元网络的高压变频器自适应控制系统的构造方法，其特征在于:所述PID控制器包括三个可调输入参数，所述三个可调输入参数分别为Kp、Ki和Kd，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层，所述输入层包括四个输入节点，所述隐含层包括五个隐含节点，所述输出层包括三个输出节点，所述四个输入节点的输入值分别为输入给定值、被控对象输出值、偏差值及网络修正值，所述三个输出节点的输出分别对应于所述三个可调输入 参数Kp、Ki和Kd。
全文摘要
本发明公开了一种基于神经网络的高压变频器自适应控制系统，其包括电源模块、变频模块、电动机、检测模块及控制模块，变频模块连接于电源模块与电动机之间，控制模块包括操作显示电路、主控电路及基极驱动电路，其中，操作显示电路与主控电路相连以供用户操控，主控电路通过检测模块与变频模块和电动机相连以检测变频模块和电动机的反馈信号，主控电路包括PID控制器及神经网络，神经网络根据反馈信号调整PID控制器的输出以实现对变频模块进行智能的恒压频比控制或电流控制。本发明利用神经网络的自学习和自适应等智能特点以实现对复杂非线性系统的良好控制，从而确保控制系统的稳定性和控制精度。同时，本发明还公开了该控制系统的构造方法。
文档编号H02P27/04GK103107710SQ20111035976
公开日2013年5月15日 申请日期2011年11月14日 优先权日2011年11月14日
发明者陈鹏程 申请人:深圳市安邦信电子有限公司