【正文】 計與仿真。在仿真中，它的使用平均電路模型作為電動機模型。下面的章節(jié)安排如下。第2章給出了電子機械關(guān)于直流電機方程。在3章中，它提出了統(tǒng)一的大信號電路模型。第4章研究了由DCDC變換器驅(qū)動的直流電機驅(qū)動系統(tǒng)。第5節(jié)中給出了平均直流神經(jīng)元PID速度控制器電機驅(qū)動系統(tǒng)和仿真結(jié)果。2 DCDC變換器驅(qū)動的直流電機通過改變終端電壓來控制直流電動機的轉(zhuǎn)速是很常見的。所需的負(fù)載兩端的電壓可以通過使用功率半導(dǎo)體器件（圖1）獲得。轉(zhuǎn)換器是一種高速開關(guān)電路，它包括一個二極管（D）和傳統(tǒng)的晶體管，功率MOSFET或晶閘管（Q）等。圖1 直流電機驅(qū)動系統(tǒng)直流電動機端電壓的平均值是通過改變占空比設(shè)置（D）的有源開關(guān)（Q）來控制的。圖1中他勵直流電機電路有關(guān)的連續(xù)時間機電方程如下。在那里，La：電樞電感，Ra：電樞電阻，ia：電樞電流，U：直流電壓源，ua：直流電動機端電壓，Ec：反電動勢，TL：負(fù)載轉(zhuǎn)矩，Te：電機（氣隙）的扭矩，Ta：加速轉(zhuǎn)矩，J：時刻慣性，B1：粘滯摩擦系數(shù)，ωm：電機的速度。在（）和（）中，反電動勢（Ec）是成正比的速度，產(chǎn)生的力矩（Te）是電樞電流成比例（）。在低速時，反電動勢小，在高速行駛時的反電勢較大。（）和（）構(gòu)成的負(fù)載直流電機的動態(tài)模型。電路中圖1分為兩個不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與有源開關(guān)狀態(tài)（Q），“1”時，主動開關(guān)和二極管是關(guān)閉的，（0＜t＜）。再讓我們顯示狀態(tài)“2”時，有源開關(guān)是關(guān)閉的，二極管，（＜t＜Ts）。因此，連續(xù)時間精確的拓?fù)浞治鍪峭ㄟ^讓ua（t）= U得到狀態(tài)“1”，ua（t）= 0得到狀態(tài)“2”（）。3 DCDC變換器的統(tǒng)一大信號模型 文章提出了DCDC變換器進行大信號分析的統(tǒng)一模型。基本上，它使用了狀態(tài)空間平均技術(shù)。但是，直接實現(xiàn)平均的方法是通過開關(guān)變換器本身而不是通過電路方程組計算。平均電路與轉(zhuǎn)換器具有相同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。該模型的基本性質(zhì)是簡單，通用和統(tǒng)一。除了開關(guān)（Q，D）是線性的，這對所有剩余的元素都是適用的。這是考慮到電路中的寄生效應(yīng)（考慮電感串聯(lián)等效電阻，電源的內(nèi)阻等）以提高真值。下述平均電路的方法，它利用平均值電路改變了所有的時間瞬變量。大寫字母表示平均值。平均電路模型是只由一個狀態(tài)空間方程表示。降壓轉(zhuǎn)換器電路（圖2）中所用的直流電機的控制分析給出了解釋。但是，結(jié)果可以很容易地推廣用于所有的DCDC變換器。（iq（t））波形通過有源開關(guān)（Q）和電壓通過二極管（ud（t））的波形，其中包括脈沖。在圖2中，當(dāng)有源開關(guān)閉合，電感電流流過Q和iq（t）等于iL（t）。二極管的電壓由電路的拓?fù)洚a(chǎn)生，它原本是0。當(dāng)有源開關(guān)斷開時，電感電流流過二極管。Iq（t）和ud（t）等于0。平均過程是由電路本身直接實現(xiàn)，而不是以狀態(tài)空間方程根據(jù)有源開關(guān)狀態(tài)處理兩種不同的平均電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。因此，（Q）是由控制電流源（JQ）控制，（D）由電壓源（Ud）控制。受控電流源的值是平均電流通過有源開關(guān)期間獲得的。同樣，受控電壓源的電壓的平均值是通過二極管時獲得的。圖2 降壓轉(zhuǎn)換器電路在一個開關(guān)周期（TS）內(nèi)通過開關(guān)的電流平均值表示如圖3。圖3 （a）有源開關(guān)電流波形 （b）二極管電壓波形ud1和ud2的值可根據(jù)電路拓?fù)潢P(guān)系在圖2中表示。（4）是對（3）和（5）的總結(jié)。在仿真過程中可以從（3）和（6），在每一個周期內(nèi)平均值的變化可以有計算變量的方法計算。4 平均直流電機驅(qū)動系統(tǒng)在通過控制電流源和控制二極管模擬有源開關(guān)電壓源之后，一個統(tǒng)一的直流電機驅(qū)動系統(tǒng)的模型將在整個周期內(nèi)有效。圖4 平均直流電機驅(qū)動系統(tǒng)（）是對圖4中平均電路的整理平均直流電機驅(qū)動系統(tǒng)的動態(tài)模型可以通過（），（2）和（7）聯(lián)合得到，如下。（8）中的變量表示平均值。這個開關(guān)模型很好地模擬了一個統(tǒng)一的時間獨立形式方程的驅(qū)動系統(tǒng)。平均電路模型中沒有更多的周期（Ts）。所需的分析和設(shè)計由平均電路和統(tǒng)一的狀態(tài)方程實現(xiàn)。此外，平均電路模型圖也可以用計算機仿真程序（PSPICE等）分析?？梢钥闯?，平均解從圖5和圖6精確的解決方案中通過。特別是在電樞電流（圖6）中，這種情況很清楚。因為機械時間常數(shù)遠(yuǎn)大于電子時間常熟，在圖5中速度包括了很小的波動，因此，平均與精確解幾乎是相同的。圖5 直流電機速度 圖6 直流電機電樞電流5 平均直流電機驅(qū)動系統(tǒng)的神經(jīng)元PID速度控制器為了得到所需的速度和電流值（間接的時刻），采用平均電路模型改變占空比實現(xiàn)直流電機的控制。閉環(huán)速度控制他勵直流電機驅(qū)動系統(tǒng)如圖7。本圖由三個主要部分組成。這些是直流電動機和變流器模型，電流控制器（P），自校正神經(jīng)元PID速度控制器（NPID）。圖7 帶有神經(jīng)元PID速度控制器的直流電機驅(qū)動系統(tǒng)的速度控制許多自適應(yīng)控制方法有很多參數(shù)或用戶定義的多項式。通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入控制方案，它可以在線調(diào)整這些參數(shù)。在本文中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來調(diào)整PID控制器的參數(shù)。通過調(diào)整PID增益使誤差函數(shù)最小化，如KP，KI，KD。直流電機通過設(shè)置其終端獲得平均電壓得到所需的速度值。這個過程由改變占空比實現(xiàn)，如圖7。在圖8的模擬中，通過參考速度的改變，，，分別是： /s，。實際測量的速度如圖8所示。改變每一個參考速度后，所需的占空比在圖7中的控制器確定。圖9中給出了圖8中對應(yīng)不同速度所需的占空比（D）。圖10和圖11給出了這些不同的參考速度和占空比（D）所需的電機電流和電機端電壓。圖10 直流電機電流 圖11 直流電極端電壓這項研究表明，利用平均電路模型和神經(jīng)元PID控制器可以很容易地實現(xiàn)直流電動機的速度控制。它提出了獲得一個通用的、統(tǒng)一的DCDC轉(zhuǎn)換器的大信號模型的技術(shù)。本章中提出的大信號的平均直流電機驅(qū)動系統(tǒng)提出了一個全球性的系統(tǒng)動力學(xué)觀點。由于這種方法可以提供一個統(tǒng)一的定時直流電機驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)空間，它使設(shè)計者能夠容易地實現(xiàn)直流電機的分析和控制。文章所提出的控制器的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)可通過Matlab / Simulink進行仿真。仿真結(jié)果表明，模糊自整定PID型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制策略能夠使直流電機有效達到期望的動態(tài)性能。參考文獻1. 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Omatu, S., et al.: NeuroControl and Its Applications, SpringerVerlag, Berlin Heidelberg, New York (1996)附錄二 外文原文Speed Control of Averaged DC Motor Drive Systemby Using NeuroPID ControllerAbstract. The speed control of a separately excited DC motor driven by DCDC converter is realized by using NeuroPID controller. Firstly, a general and unified largesignal averaged circuit model for DCDC converters is given. This method converts power electronic systems, which are periodic timevariant because of their switching operation, to unified and time independent systems. Therefore, it can be obtained conveniently and straightforwardly various analysis and control processes related to DC motor drive system. Some largesignal variations such as speed, voltage and current relating to DC motor, speed control are easily obtained by using the averaged circuit model. A selftuning PID neurocontroller is developed for speed control on this model. The PID gains are tuned automatically by the neural network in an online way. The controller developed in this work, based on neural network (NN), offers inherent advantages over conventional PID controller for DC motor drive systems.1 IntroductionThe speed control of DC motor with power electronic systems is obtained generally by changing its terminal voltage. When terminal voltage of DC motor is increased between zero and nominal value, the speed can be also controlled from zero to nominal value. Changeable terminal voltage can be obtained by a controlled rectifier or DCDC converter. Here, speed control of a separately excited DC motor driven by DCDC converter, which is applied the average circuit technique on, is realized. Power electronic converters are periodic timevariant systems because of theirn switching operation. In the analysis of these circuits, circuit equations are separately obtained for every switchstate. During each switch state, the circuit behaves as a linear circuit provided that other circuit elements (R,L,C) are linear. Over a switching period (Ts), the exact solution is obtained by solving sets of circuit equations respectively. But, the design of switching converters, the controller design relating to motor speed control are easily realized by using a circuit model which is valid for the entire switching period (Ts). Therefore, the average circuit approach which