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An artificial neural network for online tuning of genetic algorithm-based PI controller for interior permanent magnet synchronous motor drive

机译：基于遗传算法的内部永磁同步电动机驱动PI控制器在线调整的人工神经网络

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An artificial neural network for online tuning of a genetic algorithm-based proportional-integral (PI) controller for an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive is presented in this paper. The proposed controller is designed to achieve accurate speed control of the IPMSM drive under system disturbances. Initially, different operating conditions are obtained, based on motor dynamics incorporating various uncertainties. For each operating condition a genetic algorithm is used to optimize the PI controller parameters in a closed-loop vector control scheme. In the optimization procedure a performance index is developed to reflect the minimum speed deviation, minimum settling time, and zero steady-state error. A radial basis function network is utilized for online tuning of the PI controller parameters to ensure optimum drive performance under different disturbances. The proposed controller is successfully implemented in real time using a digital signal processor board (DS-1102) for a laboratory 1 hp IPMSM. The efficacy of the proposed controller is verified by simulation as well as experimental results under different dynamic operating conditions. The proposed approach is found to be quite robust for application in the controller for IPMSM drives.%Ce papier présente un réseau de neurones artificiel pour raccordement en ligne des contrôleurs PI basés sur des algorithmes génétiques pour les commandes des moteurs synchrones à aimant intérieur permanent (IPMSM). Le contrôleur proposé est modélisé pour atteindre un contrôle précis de la vitesse du IPMSM en présence des perturbations du système. Initialement, différentes conditions d'opération sont obtenues, en se basant sur les dynamiques du moteur, qui inclut des incertitudes variées. Pour chaque condition d'opération, un algorithme génétique est utilisé pour optimiser les paramètres du contrôleur PI dans un schéma de contrôleur vectoriel en boucle fermée. Dans le procédé d'optimisation, un index de performance est développé pour refléter la déviation minimale de la vitesse, le temps minimum de stabilisation et une erreur nulle à l'équilibre. Un réseau à fonctions de base radiale est utilisé pour raccordement en ligne des paramètres du contrôleur PI pour assurer des performances optimales d'entraînement pour des perturbations variées. Le contrôleur proposé est implémenté avec succès en temps réel en utilisant une carte processeur pour signaux numériques (DS-1102) pour un IPMSM de 1 cheval. L'efficacité du contrôleur proposé est vérifiée par simulations ainsi que par des résultats expérimentaux sous des conditions d'opérations dynamiques différentes. Nous trouvons que l'approche proposée est très robuste pour l'application dans les commandes des contrôleurs des IPMSM.
机译：本文提出了一种用于人工调整内部永磁同步电动机（IPMSM）驱动器的基于遗传算法的比例积分（PI）控制器的人工神经网络。提出的控制器旨在在系统干扰下实现IPMSM驱动器的精确速度控制。最初，基于包含各种不确定性的电机动力学，获得了不同的运行条件。对于每种操作条件，都采用遗传算法在闭环矢量控制方案中优化PI控制器参数。在优化过程中，将开发性能指标以反映最小速度偏差，最小建立时间和零稳态误差。径向基函数网络用于PI控制器参数的在线调整，以确保在不同干扰下的最佳驱动性能。所建议的控制器已成功通过数字信号处理器板（DS-1102）实时实现，用于实验室1 hp IPMSM。通过仿真以及不同动态操作条件下的实验结果验证了所提出控制器的有效性。发现所提出的方法在IPMSM驱动器控制器中的应用非常可靠。 IPMSM）。 IPMSM在系统扰动方面的建议和建议。初始，不同的工作条件，动因，基本的动态变化，不确定的各种变化。倒入条件运算法则，并按照算法最佳使用，然后再将最佳控制向量倒换到sch ema decontrôleurvectoriel en bouclefermée。优化性能，优化性能的指标，最小化的稳定性，临时性的最小化和无效的性能。基本的径向使用效率控制措施，控制性能的最佳性能保证，各种扰动措施的性能都得到了最佳的保证。按照惯例，按惯例，可以将定额的处理工和清点工倒入编号为DS-1102的IPMSM中。拟议进行的现场表演模拟，以区别不同的动态条件进行实验。 IPMSM的统一指挥和控制小组

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