专利名称：一种机械飞轮高精度控制装置的制作方法
技术领域：
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：
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。
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“CN10117(^95”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。
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
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。
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。
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
u(k)(明,轉)))(1+^- +K0-Xk)ζ—Ι ζ
式中，u(k)为当前k时刻的控制量；ΔιιΟΟ为当前k时刻控制量u(k)的变化量， 即Au(k) =u(k)-u(k-l),u(k-l)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；ο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)、Au(k)为该选定的非线性函数自变量；ζ为离散因子；KiId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。
所述的离散控制律中稳定因子O满足ο >0，当0< 0f(u(k)，Au(k))彡1时， 基于RBF神经网络的免疫PID算法相当于负反馈；当1 < of(u(k)，Δ u (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r ι )
0<a<min -y {u(k\M(k)))
min代表最小值的涵义。
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。
本发明与现有技术相比，优点在于
(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。
(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。
图1为本发明的一种机械飞轮高精度控制装置框图2为本发明的基于RBF神经网络的免疫PID算法框图3为本发明的RBF神经网络结构图4为本发明主处理器DSP模块中的DSP电路图5为本发明主处理器DSP模块中的DSP外部存储器电路图6为本发明协处理器FPGA模块中的FPGA电路图7为本发明协处理器FPGA模块中的FPGA外围配置电路图8为现有的采用PID算法的机械飞轮力矩响应曲线图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
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。
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K1 = 0. 03，微分系数Kd = 0. 0002,稳定因子ο = 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
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( 、CAN通信接口( 、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( 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；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O)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( 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( 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
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
全文摘要
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。
文档编号H02P21/00GK102497148SQ201110372430
公开日2012年6月13日 申请日期2011年11月20日 优先权日2011年11月20日
发明者刘刚, 张聪, 李光军 申请人:北京航空航天大学