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一种机械飞轮高精度控制装置

阅读：968发布：2021-02-22

IPRDB可以提供一种机械飞轮高精度控制装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种机械飞轮高精度控制装置，由主处理器DSP模块、协处理器FPGA模块、CAN通信接口、MOSFET三相全桥逆变器、无刷直流电机本体、直流降压斩波器、信号调理及AD采样电路和RC低通滤波器构成。其中主处理器DSP模块主要完成机械飞轮无刷直流电机的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块主要完成AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号以及对控制量进行脉宽调制。本发明以主处理器DSP和协处理器FPGA为控制核心，具备较强的运算能力和较高的通信速度，实现了与星务计算机之间的实时通信，而基于RBF神经网络的免疫PID控制器设计则实现了机械飞轮的高精度力矩输出，提高了机械飞轮的控制精度。，下面是一种机械飞轮高精度控制装置专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种机械飞轮高精度控制装置，其特征在于包括：主处理器DSP模块(1)、协处理器FPGA模块(2)、CAN通信接口(3)、MOSFET三相全桥逆变器(4)、无刷直流电机本体(5)、直流降压斩波器(6)、信号调理及AD采样电路(7)和RC低通滤波器(8)；主处理器DSP模块(1)用于实现机械飞轮的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块(2)用于实现AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，并对控制量进行脉宽调制；主处理器DSP模块(1)通过地址总线、控制总线和数据总线与协处理器FPGA模块(2)进行实时的数据交换；协处理器FPGA模块(2)首先通过CAN通信接口(3)从星务计算机接收控制力矩指令，经过转换得到指令电流值；无刷直流电机本体(5)中的直流母线电流，经过信号调理及AD采样电路(7)采样后得到数字采样值，并与指令电流值作差；然后在主处理器DSP模块(1)中进行基于RBF神经网络的免疫PID算法计算，得到控制量后，在协处理器FPGA模块(2)中经过脉宽调制产生占空比随时变化的调制信号，控制直流降压斩波器(6)中开关器件的占空比，以保证有稳定的直流电压作用在MOSFET三相全桥逆变器(4)上；同时，无刷直流电机本体(5)中的霍尔效应位置传感器产生3路霍尔信号，经过RC低通滤波器(8)滤波后，根据协处理器FPGA模块(2)中的逻辑换相表产生正反转的换相信号，控制MOSFET三相全桥逆变器(4)进行正确地换相，并调节无刷直流电机本体(5)中U、V、W三相绕组电流，以实现对机械飞轮输出力矩的高精度控制；

所述的基于RBF神经网络的免疫PID算法计算得到的控制量为：

式中，u(k)为当前k时刻的控制量；Δu(k)为当前k时刻控制量u(k)的变化量，即Δu(k)＝u(k)-u(k-1)，u(k-1)为当前k时刻的前一时刻控制量；KP为比例系数，控制反应速度；σ为稳定因子，控制稳定效果；f(u(k)，Δu(k))为一选定的非线性函数，采用RBF神经网络来实现，其中u(k)、Δu(k)为该选定的非线性函数自变量；z为离散因子；KI、KD分别为积分和微分系数，均大于零；e(k)为当前k时刻的跟踪误差值，即直流母线电流数字采样值与指令电流值之差。

2.根据权利要求1所述的机械飞轮高精度控制装置，其特征在于：所述稳定因子σ满足：

min代表最小值的涵义。

说明书全文

一种机械飞轮高精度控制装置

技术领域

[0001] 本发明涉及一种机械飞轮高精度控制装置，用于机械飞轮无刷直流电机的高精度控制，适合于卫星高精度姿态控制系统执行机构。

背景技术

[0002] 现代卫星对姿态控制执行机构的精度、寿命和可靠性要求越来越高，而飞轮系统具有不消耗工质、能产生较精确的控制力矩、适于吸收周期性干扰等诸多优点，是卫星姿态控制系统的重要执行元件，并且飞轮系统控制精度较高，重量轻、功耗低且机动性好，特别适合现代卫星的特点，已成为国内外高精度卫星姿态控制和机动的主要手段。从结构上看，飞轮系统可看作一台惯性矩较大的电机，综观国内外飞轮用驱动电机，无一例外地使用永磁电机，而无刷直流电机由于采用电子换向装置，不仅保留了直流电机良好的机械特性、较宽的调速范围、良好的启动特性等优点，而且具有交流电机结构简单、运行可靠、维护方便等优点，已成为飞轮驱动电机的最佳选择。

[0003] 在中国专利“CN1968003”公开的“一种低耗、高可靠集成磁悬浮飞轮直流无刷电动机控制系统”、中国专利“CN101170295”公开的“一种磁悬浮反作用飞轮电机控制系统”、中国专利“CN101127501”公开的“一种磁悬浮反作用飞轮电机高精度速率模式控制系统”、中国专利“CN101388631”公开的“一种磁悬浮反作用飞轮电机控制系统”和中国专利“CN101734379A”公开的“一种基于FPGA的微小飞轮高集成度高精度控制系统”中，均采用永磁无刷直流电机并以DSP或者FPGA为控制器，无论是采用速率模式或者力矩模式，还是基于速率补偿的力矩模式，均采用经典的PID算法。PID算法以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点仍被广泛采用，在系统模型参数变化不大的情况下，PID算法性能优良，但是机械飞轮惯性矩较大、易受干扰且具有非线性特性，如机械摩擦、电枢反应、惯性矩和电阻的变化等，难以用精确的数学表达式来描述其电磁关系，而经典的PID算法在力矩输出动态响应、稳态精度等方面达不到要求，难以满足卫星姿态控制系统等对力矩输出精度要求较高的空间应用场合。

[0004] 为了克服PID算法的弱点，人们开始探索将智能算法与PID算法结合起来，其中在中国专利“CN101727071A”公开的“神经网络模型与二次型单神经元PID并行控制方法”中，采用CMAC神经网络模型与二次型单神经元PID并行控制，由CMAC控制器实现前馈控制，而二次型单神经元PID控制实现反馈控制，提高了系统控制的稳定性和抗干扰能力；而在中国专利“CN101763035A”公开的“RBF神经网络整定PID与模糊免疫控制方法”中，主回路采用由RBF神经网络整定的PID控制，副回路采用模糊免疫控制，运用到串级控制系统中，使得系统在过渡过程中几乎没有超调量，系统更稳定；但以上方法存在着结构复杂、调节困难、随动性差以及响应迟滞等缺点，而且仅限于理论方法的探讨和计算机仿真，并没有具体的实现方式和实际的工程应用。

发明内容

[0005] 本发明解决的技术问题是：克服现有技术存在的不足，提供一种机械飞轮高精度控制装置，将神经网络与免疫PID算法结合，基于RBF神经网络的免疫PID算法并以主处理器DSP和协处理器FPGA为控制核心，实现了机械飞轮的高精度力矩输出。

[0006] 本发明的技术解决方案是：一种机械飞轮高精度控制装置，其特点在于包括：主处理器DSP模块、协处理器FPGA模块、CAN通信接口、MOSFET三相全桥逆变器、无刷直流电机本体、直流降压斩波器、信号调理及AD采样电路和RC低通滤波器。主处理器DSP模块用于实现机械飞轮的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块用于实现AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，并对控制量进行脉宽调制；主处理器DSP模块通过地址总线、控制总线和数据总线与协处理器FPGA模块进行实时的数据交换；协处理器FPGA模块首先通过CAN通信接口从星务计算机接收控制力矩指令，经过转换得到指令电流值；而无刷直流电机本体中的直流母线电流，经过信号调理及AD采样电路采样后得到其数字采样值，并与指令电流值作差；然后在主处理器DSP模块中进行基于RBF神经网络的免疫PID算法计算，得到控制量后，在协处理器FPGA模块中经过脉宽调制产生占空比随时变化的调制信号，控制直流降压斩波器中开关器件的占空比，以保证输出稳定的直流电压作用在MOSFET三相全桥逆变器上。同时，安装在无刷直流电机本体定子中的霍尔效应位置传感器产生3路霍尔信号，经过RC低通滤波器滤波后，根据协处理器FPGA模块中的逻辑换相表产生正反转的换相信号，控制MOSFET三相全桥逆变器进行正确地换相，并调节无刷直流电机本体中U、V、W三相绕组的电流，以实现对机械飞轮输出力矩的高精度控制。

[0007] 所述的基于RBF神经网络的免疫PID算法计算得到的控制量为：

[0008]

[0009] 式中，u(k)为当前k时刻的控制量；Δu(k)为当前k时刻控制量u(k)的变化量，即Δu(k)＝u(k)-u(k-1)，u(k-1)为当前k时刻的前一时刻控制量；KP为比例系数，控制反应速度；σ为稳定因子，控制稳定效果；f(u(k)，Δu(k))为一选定的非线性函数，采用RBF神经网络来实现，其中u(k)、Δu(k)为该选定的非线性函数自变量；z为离散因子；KI、KD分别为积分和微分系数，均大于零；e(k)为当前k时刻的跟踪误差值，即直流母线电流数字采样值与指令电流值之差。

[0010] 所述的离散控制律中稳定因子σ满足σ＞0，当0＜σf(u(k)，Δu(k))≤1时，基于RBF神经网络的免疫PID算法相当于负反馈；当1＜σf(u(k)，Δu(k))，基于RBF神经网络的免疫PID算法相当于正反馈。为了保证控制系统稳定，必须采用负反馈，稳定因子σ必须满足：

[0011]

[0012] min代表最小值的涵义。

[0013] 本发明的原理是：本发明中的一种机械飞轮高精度控制装置，基于RBF神经网络的免疫PID算法，以主处理器DSP和协处理器FPGA为控制核心，其中主处理器DSP模块用于实现机械飞轮的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块用于实现AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，并对控制量进行脉宽调制；主处理器DSP模块通过地址总线、控制总线和数据总线与协处理器FPGA模块进行实时的数据交换；协处理器FPGA模块首先通过CAN通信接口从星务计算机接收控制力矩指令，经过转换得到指令电流值；而直流母线电流经过信号调理及AD采样电路采样后，得到其数字采样值，并与指令电流值作差；然后在主处理器DSP模块中进行基于RBF神经网络的免疫PID算法计算，得到控制量后，在协处理器FPGA模块中经过脉宽调制产生占空比随时变化的调制信号，控制直流降压斩波器中开关器件的占空比，以保证输出稳定的直流电压作用在MOSFET三相全桥逆变器上。同时，安装在无刷直流电机本体定子中的霍尔效应位置传感器产生3路霍尔信号，经过RC低通滤波器滤波后，根据协处理器FPGA模块中的逻辑换相表产生正反转的换相信号，控制MOSFET三相全桥逆变器进行正确地换相，并调节无刷直流电机本体中U、V、W三相绕组的电流，以实现对机械飞轮输出力矩的高精度控制。

[0014] 本发明与现有技术相比，优点在于：

[0015] (1)相比现有的飞轮电机控制方法，本发明采用的基于RBF神经网络的免疫PID算法，兼顾了RBF神经网络和免疫PID控制器各自的优越性和特点，RBF网络改善了免疫PID控制算法在优先满足系统稳定性条件下超调量大、响应迟滞的缺点，同时在误差较小范围内用免疫PID算法的自调节能力达到了控制精确的目的，并以主处理器DSP和协处理器FPGA为控制核心，实现了机械飞轮的高精度力矩输出。

[0016] (2)相比现有的飞轮电机控制装置，本发明主处理器DSP模块用于实现机械飞轮的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块用于实现AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，并对控制量进行脉宽调制。该配置充分地发挥了DSP的实时运算能力和FPGA并行处理的特点，优化了控制系统结构，提高了机械飞轮控制装置的性能。

附图说明

[0017] 图1为本发明的一种机械飞轮高精度控制装置框图；

[0018] 图2为本发明的基于RBF神经网络的免疫PID算法框图；

[0019] 图3为本发明的RBF神经网络结构图；

[0020] 图4为本发明主处理器DSP模块中的DSP电路图；

[0021] 图5为本发明主处理器DSP模块中的DSP外部存储器电路图；

[0022] 图6为本发明协处理器FPGA模块中的FPGA电路图；

[0023] 图7为本发明协处理器FPGA模块中的FPGA外围配置电路图；

[0024] 图8为现有的采用PID算法的机械飞轮力矩响应曲线图；

[0025] 图9为本发明采用的基于RBF神经网络的免疫PID算法的机械飞轮力矩响应曲线图。

具体实施方式

[0026] 如图1所示，本发明实施例由主处理器DSP模块1、协处理器FPGA模块2、CAN通信接口3、MOSFET三相全桥逆变器4、无刷直流电机本体5、直流降压斩波器6、信号调理及AD采样电路7和RC低通滤波器8组成。主处理器DSP模块1用于实现机械飞轮的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能；协处理器FPGA模块2用于实现AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，并对控制量进行脉宽调制；主处理器DSP模块1通过地址总线、控制总线和数据总线与协处理器FPGA模块2进行实时的数据交换；协处理器FPGA模块2首先通过CAN通信接口3从星务计算机接收控制力矩指令，经过转换得到指令电流值；而无刷直流电机本体5中的直流母线电流，经过信号调理及AD采样电路7采样后得到其数字采样值，并与指令电流值作差；然后在主处理器DSP模块1中经过基于RBF神经网络的免疫PID算法计算，得到控制量后，在协处理器FPGA模块2中经过脉宽调制产生占空比随时变化的调制信号，控制直流降压斩波器6中开关器件的占空比，以保证输出稳定的直流电压作用在MOSFET三相全桥逆变器4上；而安装在无刷直流电机本体5中的霍尔效应位置传感器产生3路霍尔信号，经过RC低通滤波器8滤波后，根据协处理器FPGA模块2中的逻辑换相表产生正反转的换相信号，控制MOSFET三相全桥逆变器4进行正确地换相，并调节无刷直流电机本体5中U、V、W三相绕组的电流，以实现对机械飞轮输出力矩的高精度控制。

[0027] 如图2所示，本实施例所采用的基于RBF神经网络的免疫PID算法为：令比例系数KP＝0.2，积分系数KI＝0.03，微分系数KD＝0.0002，稳定因子σ＝0.0025，则基于RBF神经网络的免疫PID算法计算得到的控制量可表示为其中的非线性函数f(u(k)，Δu(k))采用RBF神经网络来实现。

[0028] 如图3所示，本发明实施例所采用的RBF神经网络为2-4-1型结构，即网络输入层节点数为2、网络隐层节点数为4、网络输出层节点数为1。其中，网络输入向量T T取为X＝[u(k)，Δu(k)] ；径向基向量为h＝[h1，h2，h3，h4]，其中hj为高斯基函数，即其中隐层第j个节点的中心矢量初值设为
T
而网络的基宽向量初值设为b＝[0.02，0.02，0.02，0.02] ；
T
初始权向量设为w(0)＝[0.001，0.001，0.001，0.001] ；而网络的学习参数取为α＝0.05，η＝0.25。RBF神经网络中的权向量、节点中心及节点基宽参数根据梯度下降法进行迭代计算，则当前k时刻RBF神经网络的输出，即非线性函数f(u(k)，Δu(k))＝0.001h1+0.00
1h2+0.001h3+0.001h4。

[0029] 如图4所示，本发明实施例所采用的主处理器DSP模块中的DSP电路图，该处理器采用的是TI公司的TMS320C31系列浮点运算DSP，采用40MHz的外部晶振作为系统时钟，能够满足机械飞轮无刷直流电机的四象限运行控制、先进控制算法的计算以及与星务计算机之间的实时CAN通信功能。它支持32位浮点运算，可在单周期内完成24位整数或32位浮点数乘法运算以及32位逻辑数的一切逻辑运算，将浮点运算与定点运算结合起来，具有更高的精度。相比其它DSP芯片，它的计算处理速度和通信速度能够满足机械飞轮无刷直流电机的控制要求，具有较高的性能价格比，适合于机械飞轮的空间应用。

[0030] 如图5所示，本发明实施例所采用的主处理器DSP模块中的DSP外部存储器电路图，包括数据存储器和程序存储器。其中数据存储器采用的是ISSI公司的128K×8bits的高速SRAM，型号为IS61C1024，访问时间最快为12ns，最慢为25ns；程序存储器采用的是ATMEL公司的32K×8bits的高速并行EEPROM，型号为AT28HC256，最快的读访问时间为70ns，均能满足DSP实时计算的要求。

[0031] 如图6所示，本发明实施例所采用的协处理器FPGA模块中的FPGA电路图，该处理器采用的是ALTERA公司的EPF10K30RC208-4，该芯片采用40MHz的外部晶振作为系统时钟，能够满足AD采样控制、根据霍尔信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号以及对控制量进行脉宽调制的功能，而且具有丰富的I/O资源，使得FPGA与外围芯片的接口非常方便。该芯片控制机械飞轮无刷直流电机本体直流母线电流的AD采样，并根据霍尔效应位置传感器信号和逻辑换相表产生正反转的换相信号，控制MOSFET三相全桥逆变器进行正确地换相，并对控制量进行脉宽调制产生调制信号，控制直流降压斩波器中开关器件的占空比，以保证输出稳定的直流电压作用在MOSFET三相全桥逆变器上。

[0032] 如图7所示，本发明实施例所采用的协处理器FPGA模块中的FPGA外围配置电路图，该配置电路采用的配置芯片是ALTERA公司的EPC2系列器件，型号为EPC2LI20-N，片上有12288bits的存储位数，能够满足FPGA的配置需要。

[0033] 图8和图9分别给出了采用本发明前后，在给定力矩指令为0.03Nm，机械飞轮从静止开始加速，当转速达到5000rpm时，将力矩指令由0.03Nm改为-0.03Nm，机械飞轮开始制动运行直至停止时的力矩响应曲线图。如图8所示，现有的采用PID算法的机械飞轮力矩响应曲线图，横坐标为时间(单位：s)，纵坐标为机械飞轮输出力矩(单位：Nm)；如图9所示，本发明采用的基于RBF神经网络的免疫PID算法的机械飞轮力矩响应曲线图，横坐标为时间(单位：s)，纵坐标为机械飞轮输出力矩(单位：Nm)。从图8和图9的机械飞轮力矩响应曲线图可以看出：采用本发明的方法，机械飞轮能够更好地跟踪力矩指令，输出力矩精度从0.001Nm提高到0.0003Nm。

[0034] 本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。

标题	发布/更新时间	阅读量
协处理器-专利编号CN105930132A	2020-05-11	134
一种协处理器-专利编号CN102750127B	2020-05-12	473
ECC协处理器-专利编号CN102609239A	2020-05-11	938
ECC协处理器-专利编号CN102279725A	2020-05-11	344
一种协处理器-专利编号CN100489765C	2020-05-12	856
协处理器-专利编号CN105930132B	2020-05-11	590
滤波协处理器-专利编号CN1205133A	2020-05-12	983
一种协处理器-专利编号CN102750127A	2020-05-13	403
一种协处理器-专利编号CN101082859A	2020-05-13	493
模拟协处理器-专利编号CN108780492A	2020-05-13	85

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