基于转矩估计与磁链补偿的SRM转矩脉动控制北大核心

由于开关磁阻电机强非线性、强耦合等特点,导致传统磁链控制过程中转矩脉动过大。针对该问题,提出了一种基于SRM转矩特性神经网络的瞬时转矩估计与磁链前馈补偿相结合的控制策略。利用神经网络构建了SRM的瞬时转矩估计器,在该网络结构中设计了能够体现SRM转矩变化规律的激励函数,对神经网络的输入进行预处理,通过自适应学习率训练,实现对瞬时转矩的实时估计。根据转矩估计得到的转矩偏差求得磁链偏差,在磁链模型基础上实现对磁链的前馈补偿,通过磁链滞环控制配合下实现对SRM转矩脉动的抑制。仿真实验表明,基于瞬时转矩估计和磁链前馈补偿的控制方案相较于传统控制策略可以有效地抑制转矩脉动,改善了系统的动态性能。     

开关磁阻电机电感模型非线性补偿与控制

为了有效抑制开关磁阻电机(SRM)转矩脉动,针对SRM强非线性电感特性难以建模,而基于线性电感模型的转矩控制产生转矩脉动过大的问题,文章提出强化学习与模糊推理相融合的SRM电感模型非线性补偿与控制方法。根据SRM转矩脉动特性,设计模糊推理规则,构建模糊补偿器,在基于线性电感模型的闭环控制系统中,利用能体现SRM模型误差的转矩偏差及其变化率,实现对线性电感模型的非线性前馈补偿,间接描述了电感的强非线性特性;引入强化学习,设计回报函数,与模糊补偿器相配合,进一步实现电感模型的非线性自适应优化补偿。此方法与直接对电感非线性特性建模的方法不同,是采用了一种非线性前馈补偿的方法,避免了对强非线性电感特性的直接建模。仿真结果表明,所提出的方法能更好适应SRM非线性电感特性,改善控制系统动态品质,有效地抑制SRM转矩脉动。     

基于复合控制电流的开关磁阻电机恒转矩控制

开关磁阻电机(SRM)在低速运行时,高转矩脉动极大限制了在生产中的应用。针对基于线性电感模型转矩分配函数(TSF)控制得到的线性控制电流,难以有效控制强非线性特性SRM,所导致的转矩脉动较大的问题,文章提出基于回声状态网络(ESN)的电流控制策略,针对SRM非线性特性,设计实时得到由动态电感引起的非线性部分电流的控制器,其输出与TSF控制器的线性控制电流叠加得到复合控制电流,两个电流控制共同作用,提高系统动态性能,有效抑制转矩脉动。仿真结果验证了所提出的控制策略可以有效减小电机的转矩脉动。     

基于电流注入法的开关磁阻电机转矩脉动抑制

开关磁阻电机(SRM)在低速区转矩脉动比较严重,制约了其广泛应用。利用SRM电流波形具有周期重复性的特点,提出基于傅里叶神经网络(FNN)电流注入法抑制开关磁阻电机转矩脉动的控制策略,在线自适应调整电流波形,实现转矩脉动的抑制。在基于转矩分配函数的SRM控制系统中,电流信号有周期性且无间断点,对其进行傅里叶分解,依据此傅里叶分解式的数学结构,搭建能够反映SRM周期性的电流傅里叶神经网络,神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流,以最小化转矩脉动为目标设计神经网络训练算法,在线训练得到理想的电流曲线,进而减小转矩脉动。仿真结果表明,与转矩分配控制相比,所提出的电流注入法能够精确补偿SRM控制电流曲线,得到恒定转矩下对应的控制电流,有效抑制转矩脉动。     

开关磁阻电机直接转矩控制性能改进策略

结合自适应实时换向机制提出一种开关磁阻电机(SRM)的改进型直接瞬时转矩控制方法。首先选择一个可达到最大转矩输出的开通角；然后进行动态调整，补偿瞬时转矩误差；再选择一个满足SRM所需的最小关断角，结合相电流检测控制器不断调整该值，使得输出相电流在电感剖面的负斜率之前衰减到一个较低的有效值，以防止产生严重的负扭矩。充分利用了电机的转矩输出能力，将转矩脉动降到最低，提高了电机效率。在一台3相1500 W 12/8 SRM上进行了仿真和实验，得到速度从500～1000 r/min变化时和负载从1 N·m～2 N·m变化时系统的开关角、实时平均转矩和采样电流的动态变化情况。仿真和实验结果都证实了所提策略在降低转矩脉动和提高电机效率方面的可行性和有效性。     

重构神经网络模型及开关磁阻电机恒转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)难以准确建模及计算恒转矩下的控制电流而导致的转矩脉动过大的问题,构建一种新的转矩-电流神经网络模型用于得到恒转矩下的控制电流。在新神经网络中,针对SRM转矩-电流特有的强非线性特性,设计能够描述SRM电流基本变化规律的新型激励函数,使神经网络结构更接近SRM的本质特性,有利于加快建模速度,提高建模精度。所重构神经网络模型通过在线学习计算恒转矩下对应的控制电流对SRM进行控制,实现转矩脉动的有效抑制。仿真结果表明,与通用神经网络相比,提出的重构神经网络模型能更好地描述SRM的强非线性特性,得到恒转矩下对应的控制电流,有效地抑制转矩脉动。     

开关磁阻电机转矩脉动抑制研究北大核心

针对开关磁阻电机控制系统在换相阶段的转矩脉动问题,首先从本体方面入手,利用遗传算法实现对电机本体结构参数的优化设计;然后,从SRM控制策略方面入手,研究一种在线补偿转矩分配控制策略,该策略根据当前相转矩的跟踪情况,在线调整转矩分配函数的形状;最后,建立了基于Maxwell-Simplorer-Simulink的SRM联合仿真平台,该平台可以实现同时从电机本体和控制策略两方面优化控制系统性能。仿真结果表明,经过遗传算法优化后的电机转矩脉动减小了14.20%,在线补偿转矩分配控制策略将SRM控制系统的转矩脉动从19.4%减小到4.5%。     

基于最优化方法电流优化的SRM转矩控制研究

针对SRM开关磁阻电机强非线性以及转矩脉动过大的问题,文章提出基于最优化的拉格朗日乘子法电流优化策略与改进的迭代学习控制补偿相结合的转矩脉动抑制控制算法。在电感约束条件下,采用拉格朗日最优化乘子法,在恒转矩下对电流进行分段优化分配;以恒转矩为目标,引入误差预处理的迭代学习控制器输出补偿电流,与优化电流叠加,作为电流滞环控制的参考电流,实现恒转矩闭环控制,并抑制转矩脉动。在目标转矩为5Nm时系统仿真的转矩脉动降至7.26%,目标转矩为3Nm时转矩脉动降至5.76%。该结果表明,所提出电流优化分配与迭代学习相融合的综合控制策略,提高了迭代收敛速度,有效降低转矩脉动。     

基于直接转矩控制的交流测功机研制

介绍了基于直接转矩控制的交流测功机的设计方法。直接转矩控制具有既直接又简化，转矩脉动少，动态性能好，能精确和快速地实现对转矩控制的特点。经实验验证，该系统性能优良，具有重要的工程应用价值。     

非理想反电势无刷直流电机转矩脉动抑制

从无刷直流电机转矩脉动产生的机理出发,分析了非理想反电动势情况下转矩脉动产生的原因,提出了通过直接转矩控制减少电磁转矩脉动的控制策略.仿真验证该控制方法能有效抑制由非理想反电势引起的无刷直流电机的转矩脉动.     

永磁同步电机优化模型预测双转矩控制

针对永磁同步电机模型预测转矩控制计算量大、权重系数难以确定和转矩脉动大的问题,提出优化模型预测双转矩控制方法。该方法用有功转矩和无功转矩双转矩代替磁链和转矩的代价函数,从而简化系统结构。构建具有预测-校正功能的补偿函数,对补偿函数进行校正,降低延时问题产生的影响。在此基础上,加入扇区判断环节,将待选电压从8个减为3个,大大减少计算量。仿真结果表明:优化模型预测双转矩控制方法转矩脉动更低、计算量更小、动态响应更快。     

基于模型预测电流控制的伺服电机系统转矩脉动抑制研究

永磁电机实际的气隙磁场分布非正弦,会导致反电动势波形中也存在相应的谐波分量,从而引起额外的转矩脉动,进而导致振动、噪声,降低系统的控制精度。为解决这一问题,提出一种基于谐波注入的永磁电机模型预测电流控制方法。建立适用于任意相永磁电机反电动势谐波产生的脉动转矩通用解析模型;基于此模型,从控制的角度出发,提出采用电流谐波注入以补偿反电动势谐波引起的转矩脉动控制策略,分析所需注入的电流谐波特性的一般表达式,并通过模型预测电流控制方法对电流进行控制。为验证所提出方法的有效性,以一台三相12槽10极表贴式永磁同步电机为例,通过MATLAB/Simulink设计考虑反电动势谐波的电机仿真模型,搭建基于谐波注入的电机控制系统。此外,为进一步验证所提出的方法正确性,也进行相应的试验验证。结果表明：谐波注入前、后电机的转矩脉动峰峰值从2 N·m降低到1.3 N·m。     

移动机器人神经网络补偿计算力矩控制

针对存在动力学不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人,设计RBF神经网络补偿计算力矩控制算法。基于反步法设计运动学辅助速度控制率。根据动力学理想名义模型,基于计算力矩法设计一般的力矩控制器。在此基础上,建立具有不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人动力学模型,基于计算力矩法设计带有RBF神经网络补偿的力矩控制器,神经网络的权值由自适应律给出。最后,利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明：神经网络对系统不确定项具有良好的逼近性能,相比于一般的计算力矩控制,所提出的神经网络补偿计算力矩控制算法具有更好的跟踪性能,控制系统具有更好的鲁棒性。     

基于DSP的开关磁阻电机的控制策略研究

介绍了以TMS240LF2407为核心芯片的开关磁阻电机(SRM)控制系统的基本原理、硬件结构和软件流程，着重分析了SRM的PI算法的控制策略，并在试验基础上给出了转速、转矩波形和绕组电流、电压波形，验证了策略。     

基于双闭环迭代学习控制的PMSM转矩脉动抑制

针对永磁同步电机(PMSM)低速运行时转矩脉动大的问题,在迭代学习控制的基础上提出一种基于双闭环迭代学习的控制方法。仿真实验结果表明:与经典PI控制相比,所提控制策略能有效抑制电机低速运转时出现的输出转矩脉动,保证电机的平稳运行,提高永磁同步电动机在不同情况下的驱动性能。     

直线共轭内啮合齿轮泵流量脉动特性研究

基于面积扫过法计算直线共轭内啮合齿轮泵理论瞬时流量,得到啮合点位置与泵瞬时流量的对应关系,进而求得泵几何流量脉动。产生困油容腔是泵实际运行过程中普遍存在的现象,也是影响泵出口流量平稳性的关键因素。对直线共轭内啮合齿轮泵运行过程进行分析,依据控制容积法将内部流道划分为吸油容腔、排油容腔、齿轮齿间容腔、齿圈齿间容腔和困油容腔。建立直线共轭内啮合齿轮泵AMESim仿真模型,并对泵内部流体运动状态进行分析及仿真验证。结果表明:加入困油容腔的子模型后,该模型能够反映泵实际运行中因困油容腔的产生导致的瞬时流量突变;仿真模型的流量脉动率为2.29%,高于几何流量脉动率(1.71%)。研究结果揭示了泵流量脉动的产生原因及变化规律,为直线共轭内啮合齿轮泵流动特性研究及优化设计工作提供了参考。     

基于虚拟矢量的三电平模糊直接转矩控制

基于三电平逆变器空间电压矢量,构造了12个等幅值的虚拟矢量,提出了一种模糊选择虚拟矢量的三电平逆变器直接转矩控制方法。虚拟矢量原则上不引入中点电流,不造成直流侧中点电压波动;等幅值设计与模糊选择能有效减小转矩脉动。中点电压控制通过调整奇数编号虚拟矢量中一对正负小矢量的作用时间实现。该方法的有效性已通过Matlab仿真验证,适用于大容量交流调速系统。     

基于离散傅里叶变换的永磁同步电机驱动系统电流测量偏置误差在线补偿方法

电流反馈信息的准确测量是永磁同步电机驱动系统高性能运行的重要前提。对于实际控制系统,由于器件温漂、老化和非线性等各种因素,电流传感器和相关调理电路会出现电流测量误差,其中电流测量偏置误差将引起频率为一倍电频的转矩与转速脉动,降低永磁同步电机控制性能。在详细分析电流测量偏置影响的基础上,探究闭环控制对电流谐波幅值的影响,指出闭环控制系统将影响电流谐波幅值,传统分析结果不再成立。针对这一问题,提出一种基于离散傅里叶变换的永磁同步电机驱动系统电流测量偏置误差在线补偿方法。在电机运行过程中实时提取电流脉动并有针对性地进行电流测量误差补偿,以消除由于测量偏置误差导致的转矩与转速脉动。与传统方法相比,所提方法无需定子电阻或转动惯量等电机参数。最后,通过数控机床用交流永磁同步电机验证了所提算法的有效性。     

一种永磁同步电主轴转矩脉动和电磁力波的抑制方法

针对磁极为平行充磁且两边平行的表面式永磁同步电主轴存在转矩脉动和径向电磁力波的问题,提出一种磁极结构优化方法以抑制转矩脉动和径向电磁力波。基于等效面电流法建立磁极表面半径为任意值的永磁同步电主轴转子气隙磁场的解析模型;综合研究转子气隙磁场对定子开槽电主轴转矩脉动、径向电磁力波的影响;在最小气隙长度不变的前提下,确立优化目标(气隙磁通密度的谐波和幅值),并通过迭代计算的方式得到满足不同优化目标的永磁体磁极结构方案(方案一结构和方案二结构);最后,通过有限元法验证转子气隙磁场解析模型的有效性,并对原结构电主轴、方案一结构电主轴和方案二结构电主轴的转子气隙磁场谐波、转矩脉动、齿槽转矩、平均转矩和径向电磁力波进行对比分析。结果表明:该优化方法可以得到满足不同优化目标的永磁体磁极结构方案,实现原电主轴指定阶次磁通密度谐波、转矩脉动和径向电磁力波的综合抑制。