以 DSP 芯片 TMS320C240 为核心构成 PMLSM 控制系统为下位机，主要包括速度／位置
反馈环、电流反馈环、PWM

 

输出、功率驱动、系统保护等重要部分组成。

    永磁直线同步电动机垂直提升系统（3m 高双边形实验样机）采用的是定子分段模型，
根据提升距离的大小将定子分成数段，整个提升系统为积木式结构。实行分段供电，电源
的开通或关闭由光电传感器基于位置测定信号给于控制，同时将位置测定的信号经过译
码逻辑单元，产生内部 4

 

倍频的脉冲信号和运动信号。

    反馈电流的检测通过霍尔元件，并将霍尔元件输出的小电流变成电压信号经放大滤波
后进入 TMS320C240 的 A／D 通道送入 DSP  

。

    当 PWM320C240 的 PWM 发生电路产生的状态匹配信号进入波形发生单元时，可导致
对称／非对称 PWM 发生器工作。我们选用对称 PWM 波发生器，由其产生的 PWM 信号
进入死区发生单元，调整 PWM 波的死区时间，由输出逻辑控制单元控制 PWM 信号的极

 

性。驱动单元由直流电源供电，为保证系统安全可靠，让其与主电源相隔离。

        安 全 可 靠 的 工 作 是 任 何 控 制 系 统 首 要 考 虑 的 问 题 ， 由 于 永 磁 直 线 同 步 电 动 机
（PMLSM）直接驱动的提升系统采用直线电机的初级（动子）、罐笼或轿厢为一体的结
构和动子直接带动罐笼或轿厢运动的驱动方式，当出现各种故障时，动子就会在其本身
重力作用下落，从原理上讲，可给予合理的设计，使其动子在下落时，由电动机转为发
电机，使其产生的电能维持初级（动子）的稳态运行而安全下降。本文对此种情况不予研
究，只研究一旦出现任何异常，电机就安全合闸的情况。当各种故障信号经过处理综合后，
经光电隔离送入到 TMS320C240 的 PKPINT，一旦有任何故障出现时，光电管导通，迫使
PWM 输出管脚呈高电平，产生的中断信号通知 CPU

 

有故障发生。整个过程自动完成。

    此外，由串行口以异步通讯方式从上位机获取指令和所需参数，控制电机过程中所需
的参数。通过并行口 DPI

 

接口与外界完成驱动数码管显示功能。

    综上所述，整个设计过程中，充分利用了 DSP 高集成度的优势，降低了设计的复杂性。
 

    4

 

　神经网络策略

    对于简单的系统，常规 PID 控制能发挥其易于工程实现的优点，但该方法过分依赖于
控制对象的模型参数，鲁棒性较差，对于诸如 PMLSM 难于确定精确模型的复杂系统的
控制，其负载、模型参数的大范围变化以及非线性因素的影响，PID 控制难以达到满意效
果。近年，神经网络控制在控制领域中的研究已取得了很大进展。在非线性动态系统辨识
中，最常用的神经网络为多层前向 BP 网络，该网络的学习采用误差反向传播算法
（Error BackPropagation Method），BP 网络由输入层、若干隐藏层和输出层相互连接构成，
特点是前后相邻的任意两节点均相连，非相邻层的节点无任何连接，从输入导线开始逐
层相互连接，到输出层连接结束。同层节点间亦无任何连接。本文采用理论和应用中都较
成熟的单隐藏层的 3 层 BP 结构，15 输入，分别代表电压、电压的前次采样，电流、电流
的前次采样，速度、速度的前次采样，1 个速度输出层。活化函数取非负的 Sigmoid 函数。
学习速率和惯性系数分别为 0．45，0．5，加权系数初始值取区间为［－0．35，0．35］