人工智能在電力電子中的應(yīng)用

人工智能是指模仿人類的思維過(guò)程。人工智能控制是傳統(tǒng)控制理論與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等相結(jié)合的產(chǎn)物。人工智能控制系統(tǒng)必須具有模擬人類學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。智能控制理論的處理方法不再是依賴單一的數(shù)學(xué)模型,而是數(shù)學(xué)模型與知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型,充分利用人類的經(jīng)驗(yàn)和思維、判斷能力實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的控制。智能控制的重要優(yōu)點(diǎn)已在許多場(chǎng)合得到了驗(yàn)證和應(yīng)用,并已進(jìn)入電力電子學(xué)和傳動(dòng)控制領(lǐng)域?？梢灶A(yù)測(cè),在未來(lái)幾十年中,人工智能控制將在電力電子學(xué)和傳動(dòng)控制領(lǐng)域中發(fā)揮引領(lǐng)時(shí)代新潮流的作用。專家系統(tǒng)基本上是一種試圖模仿某領(lǐng)域內(nèi)專家的軟件程序。專家系統(tǒng)的核心是從某領(lǐng)域?qū)＜夷抢镛D(zhuǎn)移出來(lái)的知識(shí)的表達(dá)。這些知識(shí)可以分為兩類:知識(shí)庫(kù)和支持專家知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)包含許多規(guī)則。每一個(gè)規(guī)則通過(guò)if…(前提)then…(結(jié)果)的方式表示,并得到數(shù)值的、參數(shù)的或結(jié)構(gòu)參數(shù)的支持。專家系統(tǒng)另一個(gè)重要組成部分是推理機(jī)構(gòu)(或控制系統(tǒng)),它實(shí)質(zhì)上是一種執(zhí)行軟件,其功能是依次檢測(cè)各個(gè)規(guī)則并試圖得出一個(gè)結(jié)論。它也控制用戶接口。本文將重點(diǎn)介紹模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及它們的交叉結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊控制3種系統(tǒng)。1模糊邏輯控制1.1模糊邏輯控制器模糊自適應(yīng)與布爾邏輯或清晰邏輯不同,模糊邏輯涉及含糊的、不確定的和不精確的問(wèn)題,并試圖模仿人類的思維過(guò)程。在基于布爾邏輯的傳統(tǒng)集合理論中,一個(gè)對(duì)象(變量)或是一個(gè)給定集合的成員(邏輯1)、或不是它的成員(邏輯0),兩者必居其一;但在模糊集合理論中,一個(gè)對(duì)象在給定集合中的存在狀況是以隸屬度來(lái)表示的。后者可以是0(完全不在該集合中)和1(完全在該集合中)之間的任意值。這種特性使得模糊邏輯以極其自然的方式處理不確定性問(wèn)題。模糊集合和模糊邏輯的基本慨念如下:論域:所考慮對(duì)象的全體元素組成的基本集合或值的分布領(lǐng)域,用E表示。語(yǔ)言變量:簡(jiǎn)單說(shuō)就是元素的符號(hào)表示。但與代數(shù)變量、隨機(jī)變量或者模糊變量不同,語(yǔ)言變量是指一個(gè)取值為模糊數(shù)的變量,或者指一個(gè)取值域不是數(shù)值、而是由語(yǔ)言詞來(lái)定義的變量。例如,一個(gè)溫度模糊控制系統(tǒng)的溫度誤差用語(yǔ)言變量θ表示,論域U=[-8,+8]。溫度正、負(fù)“誤差”語(yǔ)言變量的值有負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB),這可以再加上前綴如“非?！?、“傾向”等。語(yǔ)言值:簡(jiǎn)單說(shuō)就是元素可以接受的值的符號(hào)表示。在語(yǔ)言系統(tǒng)中,以實(shí)數(shù)域R=(-∞,+∞)或其子集為論域的口語(yǔ)化量詞,如“大”、“小”、“長(zhǎng)”、“短”或“非常大”、“不太大”、“稍重”等都稱為語(yǔ)言值。模糊集合:論域E中的任一個(gè)子集用隸屬度表示為模糊集合的基本運(yùn)算:模糊集合也有交、并、補(bǔ)等基本運(yùn)算,但它們是通過(guò)各自的隸屬度來(lái)定義的。令是論域E中的2個(gè)模糊集,其隸屬度分別為。并集A∪B:模糊推理:這是模糊邏輯控制器的核心。它是基于模糊規(guī)則和合成規(guī)則從輸入模糊集到輸出模糊集的映射,是對(duì)人類做出決定過(guò)程的模仿。具體說(shuō),就是根據(jù)輸入模糊量,由模糊控制規(guī)則完成模糊推理,求解模糊關(guān)系方程并獲得模糊控制輸出量。知識(shí)庫(kù):知識(shí)庫(kù)包含應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí)及有關(guān)控制目標(biāo),包括數(shù)據(jù)庫(kù)和控制規(guī)則庫(kù)。(1)數(shù)據(jù)庫(kù)提供用于規(guī)定模糊控制器中語(yǔ)言控制規(guī)則和模糊數(shù)據(jù)操作的定義,存放所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬函數(shù)。在模糊關(guān)系方程求解中,向推理機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)。但數(shù)據(jù)庫(kù)不存放輸出變量的測(cè)量數(shù)據(jù)集。(2)規(guī)則庫(kù)用來(lái)存放全部控制規(guī)則,在推理時(shí)為推理機(jī)構(gòu)提供語(yǔ)言控制規(guī)則。這些規(guī)則是以專家知識(shí)和操作人員的經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)的,是一種根據(jù)人的直覺推斷的語(yǔ)言表達(dá)形式。模糊規(guī)則通常由關(guān)系詞組成,如ifthen、else、and、or、also、end等。規(guī)則條數(shù)的多少與語(yǔ)言變量模糊子集的劃分有關(guān)。分得愈細(xì),條數(shù)愈多。模糊化:即把清晰量變換為模糊集。在模糊控制應(yīng)用中,所觀察的數(shù)據(jù)一般都是清晰的。因?yàn)樵谀：刂破髦袛?shù)據(jù)操作一般都是以模糊集合理論為基礎(chǔ)的,只能對(duì)語(yǔ)言變量進(jìn)行運(yùn)算,所以在設(shè)計(jì)之初需要模糊化。就是說(shuō),具有實(shí)際意義的量值,比如測(cè)定的輸入數(shù)據(jù),必須改變論域并通過(guò)隸屬函數(shù)來(lái)把它變?yōu)橐哉Z(yǔ)言變量表示的模糊集。模糊化與自然語(yǔ)言中的含糊和不精確性有關(guān),是一種主觀估算過(guò)程,把測(cè)量結(jié)果轉(zhuǎn)換成為主觀語(yǔ)言值。因此,也可以把模糊化定義為從一個(gè)所觀察的輸入空間到某個(gè)輸入論域的映射。在涉及不確定性信息方面,模糊化起著重要作用。根據(jù)設(shè)計(jì)模糊控制器的經(jīng)驗(yàn),下面提出模糊化的一些主要方法:(1)模糊化算子在概念上把清晰值變換成某個(gè)論域中的單態(tài)體(singleton)。此時(shí)把輸入量x0定義為一個(gè)除了在x0點(diǎn)上隸屬系數(shù)μA(x)等于1外、其余各點(diǎn)的隸屬函數(shù)都等于0的模糊集。模糊單態(tài)體基本上是一個(gè)精確值,所以在這種情況下引入模糊化算子其實(shí)并沒(méi)有真的使其模糊。這種方法由于容易執(zhí)行而廣泛用于模糊控制場(chǎng)合。(2)所觀察的數(shù)據(jù)是按隨機(jī)噪聲分布的。在這種情況下,模糊化算子應(yīng)當(dāng)把統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或隨機(jī)數(shù)據(jù)變換成模糊數(shù),即模糊隨機(jī)數(shù)據(jù)。這種方法要強(qiáng)調(diào)計(jì)算效率,因?yàn)槟：龜?shù)比隨機(jī)變量容易操作得多。例如,選擇等邊三角形作為模糊函數(shù),其頂點(diǎn)是數(shù)據(jù)集的平均值,而底是數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差的2倍。此時(shí)可形成一個(gè)便于操作的三角形的模糊數(shù)。(3)在大型系統(tǒng)或其他應(yīng)用場(chǎng)合,一些觀察結(jié)果與該系統(tǒng)的關(guān)系是精確的,而另一些只是從統(tǒng)計(jì)意義上說(shuō)的,還有一些則是混合的。所以需要隨機(jī)性的和可能性(概率)的2種模型。在這種情況下,模糊化方法必須用所謂“混合數(shù)”的概念,包括不確定性(模糊數(shù))和隨機(jī)性(隨機(jī)數(shù))。隸屬函數(shù)有以下幾種基本形式:推理的sup-star合成規(guī)則:若分別為定義在U和U×V上的模糊集,那么sup-star合成是一個(gè)定義為P·R模糊集,其隸屬函數(shù)為去模糊化:因?yàn)樵诤芏鄬?shí)際應(yīng)用場(chǎng)合需要清晰控制作用,所以在通過(guò)模糊推理確定模糊控制決策后執(zhí)行去模糊化過(guò)程。所謂去模糊化,基本上就是從輸出論域中確定的模糊控制作用的空間映射到非模糊(清晰)控制作用的空間中去。去模糊化的目的在于最好地體現(xiàn)推斷出來(lái)的模糊控制作用的可能分布。但迄今還沒(méi)有一套系統(tǒng)的方法去選擇去模糊化策略。目前使用的去模糊化策略主要有3種:(1)最大值法。按這種方法產(chǎn)生的結(jié)果,其控制作用的概率分布達(dá)到最大值。(2)最大值平均法。這種方法產(chǎn)生的控制作用,表達(dá)隸屬函數(shù)達(dá)到最大值的所有局部控制作用的平均值。特別是在一個(gè)論域的情況下,控制作用可表示為1.2糊化單元的運(yùn)算功率變流器和傳動(dòng)系統(tǒng)具有一些固有特點(diǎn),比如非線性、得不到精確模型、復(fù)雜等。所以,模糊邏輯控制很適合它們。圖1表示一個(gè)模糊控制系統(tǒng)框圖。其中主要包括模糊化單元、知識(shí)庫(kù)、模糊推理機(jī)構(gòu)和去模糊化單元。下面舉一個(gè)例子并利用上述基本概念來(lái)說(shuō)明模糊系統(tǒng)的運(yùn)算原理。假設(shè)系統(tǒng)有2個(gè)輸入e1、e2和1個(gè)輸出u,它們都是與語(yǔ)言變量(如“速度”、“轉(zhuǎn)矩”)有關(guān)的數(shù)值變量。如圖2所示,每個(gè)語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值取“ZE(零)”、“PL(正大)”、“PS(正小)”中的2個(gè),并各用相應(yīng)的模糊集表示。給定e1、e2的數(shù)值,按照單態(tài)體模糊化方法把它們分別映射到模糊集。相應(yīng)的隸屬度:e1映射到“ZE”的為0.75,到“PS”的為0.25;e2映射到“PS”的為0.5。然后根據(jù)以下規(guī)則(假設(shè)已存放在規(guī)則庫(kù)中):圖3是典型的模糊控制系統(tǒng),用模糊控制器代替控制環(huán)中的普通補(bǔ)償器。1.2.1采用直接自動(dòng)控制sdc交流傳動(dòng)的模糊邏輯控制直接自控制是交流傳動(dòng)的一種高動(dòng)態(tài)控制方法,特別適合于開關(guān)頻率不允許太高的大功率應(yīng)用領(lǐng)域,如牽引傳動(dòng)中。1.2.1.uf8fc的電壓采用模糊邏輯控制器與直接自控制相結(jié)合,可以進(jìn)一步改善系統(tǒng)性能,提高啟動(dòng)和給定轉(zhuǎn)矩變化的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度。圖4為定子磁鏈和轉(zhuǎn)矩直接自控制的基本電路。向電機(jī)供電的二點(diǎn)式電壓型逆變器僅有23=8種開關(guān)狀態(tài),在電機(jī)端子上提供8個(gè)電壓空間矢量。其中2個(gè)是當(dāng)電機(jī)的3個(gè)端子全都接在逆變器正端或負(fù)端的所謂零電壓空間矢量,其余的稱為有效電壓空間矢量。在這種控制情況下,定子磁鏈空間矢量將沿著正六邊形的軌跡移動(dòng)。借助定子磁鏈和轉(zhuǎn)矩的滯環(huán)調(diào)節(jié)器,可選擇一個(gè)合適的電壓空間矢量。在逆變器供電時(shí),電機(jī)定子磁鏈空間矢量電機(jī)發(fā)出的轉(zhuǎn)矩當(dāng)轉(zhuǎn)矩實(shí)際值超過(guò)參考值時(shí),在電機(jī)端子上接入零電壓。零電壓的選擇要以保證逆變器的換流次數(shù)最少為原則;反之則接入一個(gè)有效電壓。相應(yīng)空間矢量的方向由定子磁鏈滯環(huán)調(diào)節(jié)器決定。為此,必須先由上述定子磁鏈的2個(gè)正交分量Ψsα、Ψsβ計(jì)算相互位移120。的磁鏈分量,得uf8fc式中:usα、usβ分別為定子端電壓的雙軸分量;isα、isβ分別為定子電流的雙軸分量;Ψsu、Ψsv、Ψsw、Ψsα、Ψsβ分別為三相磁鏈及雙軸分量;Rs為定子電阻;Np為電機(jī)極對(duì)數(shù);M為轉(zhuǎn)矩。然后將根據(jù)β-磁鏈與給定值的比較,決定究竟接入哪一個(gè)電壓空間矢量。1.2.1.模糊控制規(guī)則(1)選擇模糊變量模糊邏輯控制器是依據(jù)模糊狀態(tài)變量來(lái)選擇逆變器的開關(guān)狀態(tài)的。這里選擇3個(gè)模糊輸入變量和1個(gè)輸出控制變量。第1個(gè)模糊狀態(tài)(輸入)變量是定子磁鏈值的偏差,即給定定子磁鏈值與實(shí)際定子磁鏈之間的差第2個(gè)模糊狀態(tài)(輸入)變量是轉(zhuǎn)矩偏差,即給定轉(zhuǎn)矩與計(jì)算的實(shí)際轉(zhuǎn)矩之間的差em=M*-M,其中M按式(16)計(jì)算第3個(gè)模糊狀態(tài)(輸入)變量是定子磁鏈與參考軸之間的磁通角(2)模糊化如上所述,模糊化就是把數(shù)值變量(實(shí)數(shù))變換為語(yǔ)言變量(模糊數(shù))的過(guò)程。在模糊控制器中,輸入總是限于輸入變量域的清晰數(shù)值,而輸出是限制語(yǔ)言集的隸屬度(總在0和1之間)。輸入變量的清晰值在模糊化時(shí),分為連續(xù)變量離散化和離散化變量模糊化兩步。最終把每個(gè)變量的量化論域分為幾段,并通過(guò)幾個(gè)模糊集表示。以最少的規(guī)則達(dá)到最大的控制目標(biāo),是選擇模糊集數(shù)目的原則。在本例中,磁鏈偏差模糊變量的論域分為3個(gè)相互交疊的模糊集:正磁鏈偏差(PEΨ)、零磁鏈偏差(ZEΨ)、負(fù)磁鏈偏差(NEΨ);轉(zhuǎn)矩偏差模糊變量的論域分為5個(gè)相互交疊的模糊集:正大偏差、正小偏差、零偏差、負(fù)小偏差和負(fù)大偏差。其隸屬函數(shù)如圖5(a)、(b)所示。第3個(gè)模糊變量,即定子磁通角的論域分為12個(gè)模糊集(θ1到θ12),其隸屬函數(shù)如圖5(c)所示。輸出控制變量是逆變器的控制狀態(tài)(n),這相當(dāng)于是所要加到電機(jī)端子上去的電壓空間矢量。在二點(diǎn)式逆變器中,可能有8個(gè)不同的開關(guān)狀態(tài),而這里其實(shí)只有7種電壓空間矢量。這些開關(guān)狀態(tài)和相應(yīng)的電壓空間矢量都是清晰的,所以不需要模糊隸屬函數(shù)。(3)確定模糊規(guī)則在這里所說(shuō)模糊控制器中,每一條控制規(guī)則都可以用狀態(tài)變量eΨ、em、θ和控制變量n表示。第i條控制規(guī)則為利用直接自控制的矢量圖(圖6),把上述規(guī)則寫成相應(yīng)的公式。如圖6所示,電壓空間矢量5、6和1使磁通增加,而3、4和2使它減少;與此相類似,6、1、2使轉(zhuǎn)矩增加而3、4、5使轉(zhuǎn)矩減少。為了使磁通顯著增加而轉(zhuǎn)矩稍有增加,可選擇電壓空間矢量6;為了使磁通稍有增加而轉(zhuǎn)矩顯著增加,選擇電壓空間矢量1;為使磁通稍有減少和轉(zhuǎn)矩稍有增加,選擇電壓空間矢量2;為了使磁通顯著減少和轉(zhuǎn)矩稍有減少,選擇電壓空間矢量3;為了使磁通稍有減少和轉(zhuǎn)矩顯著減少,選擇電壓空間矢量4;為了使磁通稍有增大和轉(zhuǎn)矩顯著減少,選擇電壓空間矢量5;為了使轉(zhuǎn)矩稍有減少并保持恒磁通,選擇電壓空間矢量0。隨著磁鏈空間矢量位置(即磁通角)的變化,選擇的電壓矢量也是不同的。總共有180個(gè)控制規(guī)則,如表1所示。(4)模糊推理與算法模糊推理是指模糊控制器中,根據(jù)輸入模糊量由模糊控制規(guī)則求解模糊關(guān)系方程式,求得輸出模糊控制量的過(guò)程。(1)計(jì)算第i個(gè)規(guī)則的加權(quán)系數(shù)(激活強(qiáng)度),可表示為(2)應(yīng)用Mandani的最少運(yùn)算規(guī)則作為模糊關(guān)系函數(shù),通過(guò)模糊推理則可從第i個(gè)規(guī)則得到控制輸出為(3)逐點(diǎn)確定輸出n的隸屬函數(shù)并求出總的推理結(jié)果為去模糊化過(guò)程的輸入是模糊集,而輸出是清晰的精確值。有不同的方法可用于去模糊化。主要準(zhǔn)則是要在精確度和計(jì)算量之間做出折衷。若用重心法,則得1.2.2影響因素的影響永磁同步電機(jī)具有高的轉(zhuǎn)矩/電流比、高的功率/重量比、高效、低噪和魯棒性好等優(yōu)點(diǎn),但它也受凸極效應(yīng)(特別是嵌入式永磁結(jié)構(gòu)下)、飽和以及電樞反應(yīng)等因素的強(qiáng)烈影響。采用智能控制器有利于提高永磁電機(jī)的控制性能,改善系統(tǒng)因采用固定增益的PI或PID調(diào)節(jié)器而易受參數(shù)變化或負(fù)載擾動(dòng)影響的缺點(diǎn),并減輕因難于準(zhǔn)確計(jì)算d-、q-軸電感而使調(diào)節(jié)器不易設(shè)計(jì)的問(wèn)題。1.2.2.電機(jī)轉(zhuǎn)速控制模型在同步旋轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)子參考系中,2相(d,q)等效永磁同步電機(jī)的動(dòng)態(tài)方程式可寫為式中:Ψf為永磁轉(zhuǎn)子引起的恒定磁鏈,θr為轉(zhuǎn)子位角,Np為極對(duì)數(shù),Jm為慣性常數(shù),Bm為阻尼系數(shù),ML為負(fù)載轉(zhuǎn)矩。為了使電機(jī)按矢量控制原理工作,設(shè)定id=0。這樣一來(lái),永磁電機(jī)的工作象他激直流電機(jī),其動(dòng)態(tài)模型為此外,假設(shè)負(fù)載具有非線性機(jī)械特性,則有從式(30)可以看到,控制q-軸電流iq就可以精確地控制轉(zhuǎn)矩。為此,把式(30)和(31)合并,經(jīng)整理后得當(dāng)電流iq變化為iq+Δiq時(shí),速度將相應(yīng)地改變?yōu)棣?Δωm。把上式改寫為增量的形式為式中:△ωm=ωm*-ωm為速度差。再把上式中所有連續(xù)量代之以各自的有限差,從而得出帶有非線性負(fù)載的永磁同步電機(jī)的離散小信號(hào)方程為1.2.2.模糊推理及控制器設(shè)計(jì)永磁同步電機(jī)的模糊速度控制框圖如圖7所示。從永磁同步電機(jī)的模型(34)來(lái)決定模糊控制器的輸入和輸出模糊變量:速度差以及速度差的變化作為輸入;而q-軸電流給定值iq*作為輸出。(2)模糊化首先選擇模糊化的量化因子。這里選擇的要使速度差和速度差的變化的標(biāo)么值保持在±1之間,而ki要保證在額定速度下能得到額定