以遞迴式神經網路補償模型預測控制於永磁同步馬達定位

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簡建州(Chien-Chou Chien) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

以遞迴式神經網路補償模型預測控制於永磁同步馬達定位
(Recurrent Neural Network Compensating Model Predictive Control for PMSM Position Control)

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摘要(中)

本論文的研究目的是研製以數位訊號處理器為基礎使用模型預測控制,並利用遞迴式神經網路當作不確定性觀測器應用於永磁同步馬達定位控制系統。
本研究以傳統磁場導向控制法為基礎,使用設計好的模型預測控制器取代傳統PI控制器用於馬達轉子定位系統上,但模型預測控制應用於馬達驅動定位系統存在的參數不確定項是難以事先得知的,所以實際上要設計一個有效益的模型預測控制器是很困難的。
有鑑於此本論文使用遞迴式神經網路利用推導出的適應律估測馬達參數不確定項所產生的誤差並用補償的方式補償模型預測控制器來消除原本參數不確定所產生的誤差。
最後本研究已32位元浮點運算數位訊號處理器TMS320F28335完成所提出之永磁同步馬達定位驅動系統,並利用實驗比較所提出以遞迴式神經網路補償前後的結果。

摘要(英)

The purpose of this research is to drive Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) position control system by Model Predictive Control (MPC) and Recurrent Neural Network (RNN) as an uncertainty observer base on Digital Signal Processing (DSP).
Base on traditional Field Oriented Control(FOC) structure and then design model predictive controller to replace PI controller apply to PMSM position control system . But model predictive control in PMSM position control system should know parameters of PMSM.So actually it is difficult to design an efficiency model predictive controller in real system.
This dissertation uses recurrent neural network to derive adaptive laws to estimate parameter uncertainties of PMSM and compensate MPC to eliminate the errors that caused by parameter uncertainties.
Fially, the proposed PMSM position control system is implemented in a 32-bits floating-point DSP, TMS320F28335.And compare the experimental results with before and after compensation of recurrent neural network.

關鍵字(中)

★ 模型預測控制
★ 遞迴式神經網路
★ 永磁同步馬達
★ 磁場導向控制法
★ 數位訊號處理器

關鍵字(英)

★ Model Predictive Control
★ Recurrent Neural Network
★ Permanent Magnet Synchronous Motor
★ Field Oriented Control
★ Digital Signal Processing

論文目次

中文摘要 I
ABSTRACT III
誌謝 V
目錄 VI
圖目錄 VIII
表目錄 XI
第一章緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 3
1.3 論文大鋼 4
1.4 論文貢獻 5
第二章永磁同步馬達介紹 7
2.1 永磁同步馬達結構 7
2.2 永磁同步馬達三項數學模型 8
2.3 座標轉換 12
2.4 空間向量脈波寬度調變 13
第三章　永磁同步馬達控制系統硬體介紹 23
3.1 永磁同步馬達控制系統結構概述 23
3.2 TMS320F28335介紹 24
3.3 周邊功能介紹 27
3.3.1 脈波調變模組 27
3.3.2 外部中斷介紹 29
3.3.3 正交編碼器模組介紹 30
3.3.4 類比/數位轉換電路 31
3.3.5 數位/類比轉換電路 33
第四章模型預測控制於永磁同步馬達 35
4.1 模型預測控制介紹 35
4.2 模型預測控制推導 37
4.3 模型預測控制用於永磁同步馬達定位控制 40
第五章類神經網路設計 43
5.1 類神經網路介紹 43
5.2 遞迴式神經網路數學推導 45
第六章模擬及實驗結果 52
6.1 永磁同步馬達控制系統實驗平台 52
6.2 模擬結果 54
6.3 實作結果 61
第七章結論與未來展望 71
7.1 結論 71
7.2 未來展望 71
參考文獻 73

參考文獻

[1] 劉昌煥,交流電機控制,第四版東華書局,台北市,民國九十二年
[2] Zbynek Mynar,Libor Vesely,and Pavel Vaclavek “PMSM Model Predictive Control With Field-Weakening Implemantation”, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 63, NO. 8, AUGUST 2016
[3] Shan Chai, Liuping Wang and Eric Rogers, “A Cascade MPC Control Structure for a PMSM With Speed Ripple Minimization”, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 60, NO. 8, AUGUST 2013
[4] F-J.Lin,C-H Lin and C.-M.Hong,“Robust control of linear synchronous motor servodrive using disturbance observer and recurrent neural network compensator”,IEE Proc.-Electr.Power Appl.Vol.147,No.4,July 2000
[5] Seok-Kyoon Kim, Kyoung-Gu Lee and Kyo-Beum Lee “Singularity- Free Adaptive Speed Tracking Control for Uncertain Permanent Magnet Synchronous Motor”, IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONIC VOL. 31, NO. 2, FEBRUARY 2016
[6] Jin-Woo Jung, Viet Quoc Leu, Ton Duc Do,Eun-Kyung Kim,and Han Ho Choi“Adaptive PID Speed Control Design for PermanentMagnet Synchronous Motor Drives” IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS, VOL. 30, NO. 2, FEBRUARY 2015
[7] Saverio Bolognani,Silverio Bolognani,Luca Peretti and Mauro Zigliotto, “ Design and Implementation of Model Predictive Control for Electrical Motor Drive”, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 56, NO. 6, DECEMBER 2009
[8] Kunhua Chen, Yukun Sun, and Bo Liu“Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Linear Field-Weakening Control”IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION,VOL.31NO.1MARCH2016
[9] Chih-Hong Lin, Ming-Kuan Lin , Ren-Cheng Wu“ Integral Backstepping Control for a PMSM Drive Using Adaptive RNN Uncertainty Observer” 2012 International Symposium on Computer, Consumer and Control
[10] Casey B. Butt and M. Azizur Rahman, “Intelligent Speed Control of Interior Permanent Magnet Motor Drives Using a Single Untrained Artificial Neuron” IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS,VOL.49,NO.4,
JULY/AUGUST 2013
[11] 趙健利“永磁同步馬達智慧型控制之研究”國立中央大學,碩士論文,民國102年
[12] 周信宏, “DPS技術在永磁式同步馬達驅動控制器之應用”,南台科技大學,碩士論文,民國92年
[13] 黃達群, “改善PDFF控制器用於永磁同步馬達速度命令追蹤控制之研究”,國立中央大學,碩士論文,民國105年
[14] 朱翊豪, “利用磁通補償氣實現永磁同步馬達之直接轉矩控制於低速改善”,國立中央大學,民國105年
[15] 詹佳晉,“結合模糊控制並以反電動式為基礎之無感測永磁同步馬達驅動系統”, 國立中央大學,民國102年
[16] 陳世剛,“利用函數連結放射狀基底函數網路於適應性不接回歸控制六相永磁同步馬達定位”, 國立中央大學,民國105年
[17] 楊凱木疌,“利用遞迴式模糊類神經小腦模型網路之錯誤容忍控制六相永磁同步馬達定為驅動系統”, 國立中央大學,民國103年
[18] 劉陵順,TMS320F28335DSP原理及開發編程,北京航空航天大學出版社,北京,民國100年
[19] 浮曉,TMS320D2833xDSP應用開發與實踐, 北京航空航天大學出版社,北京,民國102年
[20] TMS320F28335, TMS320F28334, TMS320F28332, TMS320F28235, TMS320F2834, TMS320F28232 Digital Signal Controller(DSCs)Data Manual,Texas Instrument,June 20017
[21] 馬駿杰,嵌入式DSP原理與應用基於TMS320F28335, 北京航空航天大學出版社,北京,民國105年
[22] 陸伯時,電力拖動自動控制分析系統,機械工業出版社,北京,民國92年
[23] ADI, “AD7606 Datasheet”,2010
[24] IEFUL, “CS040GT Datasheet”,2010
[25] Microchip Technology, “MCP4922 Datasheet”,2004
[26] 張軒誌, “應用模型預測控制法於電動車充電站電能運轉規劃”,國立中山大學,民國103年
[27] 盧俊男, “模型預測控制設計及於雙線性四浮系統之應用”,國立成功大學,民國97年
[28] Liuping Wang,Model Predictive Control System Design and Implemenation Using MATLAB, 2009
[29] 蔡政銓, “模型預測控制於線性馬達驅動平行式雙導單擺之應用”,國立成功大學,民國95年
[30] Shivaram Kamat and Ramesh Kumar Junnuri“Model Predictive Control Approaches for Permanent Magnet Synchronouses Motor in Virtual Environment”, IEEE International Conference on Power Electronics. Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES-2016)
[31] P.Cortes, M.Kazmierkowski, R.Kennel, D.Quevedo,and J.Rodrigues, “Predictive control in power electronics and drives,”IEEE Trans.Ind.Electron.,vol55,no.12,pp.4312-4324,Dec.2008
[32] S. Kouro, P. Cortes, R. Vargas, U. Ammann, and J. Rodriguez, “Model Predictive control-A simple ad powerful method to control power converts,”IEEE Trans.Ind.Electron.,vol.55,no.12,pp.4312-4324,Dec.2008
[33] Turker Turker,Umit Buyukkeles and A.Faruk Bakan“A Robust Predictive Current Controller for PMSM Drives”,IEEE Trans.Ind.Electron.,vol.63,No.6,JUNE 2016
[34] P.Vaclavek and P.Blaha,“Enhanced discrete time model for AC induction machine model predictive control”,IEEETrans.Ind.Electon.,vol.62,no.11,pp.6786-6796,Nov,2015
[35] 王進德,類神經網路與模糊控制理論入門與應用,台北市,全華科技圖書股份有限公司
[36] M.Negnevitsky,Artificial Intelligence:A Guide to Intelligent Systems. Addison-Wiley,2005
[37] Chih-Min Lin and Chun-Fei Hsu“ Recurrent-Neural-Network-Based Adaptive-Backstepping Control for Induction Servomotors” IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 52, NO. 6, DECEMBER 2005
[38] Casey B. Butt and M. Azizur Rahman “ Untraine Artificial Neuron-Based Speed Control of Interior Permanent-Magnent Motor Drives Over Extended Operating Speed Range” IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, VOL. 49, NO. 3, MAY/JUNE 2013
[39] Mohan.Undeland.Robbiins ,電力電子學,1995
[40] 羅聲喨, “永磁同步馬達模型建立與控制”,國立中央大學,民國103年
[41] Charles L. PhillipsH.Troy Nagle and Aranya Chakrabortty Digital Control System Analysis and Design,2015
[42] Faa-Jeng Lin,Y-Chih Hung,Jonq-Chin Hwang and Meng-Ting Tsai, “Fault-Tolerant Control of a Six-Phase Motor Drive System Using a Takagi-Sugeno-Kang Type Fuzzy Neural Network With Asymmetric Membership Function”,IEEE Transaction on Power Electronics ,vol.28,pp.3557-3572,July 2013.
[43] Saverio Bolognani,Silverio Bolognani,Luca Peretti and Mauro Zigliotto, “ Design and Implementation of Model Predictive Control for Electrical Motor Drive”, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 56, NO. 6, DECEMBER 2009

指導教授

鍾鴻源莊堯棠(Hung-Yuan Chung Yau-Tarng Juang)

審核日期

2018-7-24

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