基于模糊模型无位置传感器开关磁阻电机的位置检测

提出了一种基于非线性模糊模型的开关磁阻电机(SRM)转子位置检测的方法.该方法力求用最少的输入数据,得到初步的SRM非线性模糊模型,然后结合电机的运动方程对该模型进行在线调整;在此模型的基础上,运用模糊算法,以电流和磁链作为输入、位置作为输出,检测出转子的位置.研究证明,这种转子位置检测方法具有很高的精度.     

基于模糊模型无位置传感器开关磁阻电机的位置检测

提出了一种基于非线性模糊模型的开关磁阻电机(SRM)转子位置检测的方法。该方法力求用最少的输入数据，得到初步的SRM非线性模糊模型，然后结合电机的运动方程对该模型进行在线调整；在此模型的基础上，运用模糊算法，以电流和磁链作为输入、位置作为输出，检测出转子的位置。研究证明，这种转子位置检测方法具有很高的精度。     

基于改进的开关磁阻电机无位置传感器技术

由于开关磁阻电机（SRM）的双凸极结构与高饱和性,其磁链为相电流和转子位置的高度非线性函数。在简化磁链法中建立精确而小规模的SRM磁链模型,是实现SRM无位置传感器控制的关键。采用预处理方法优化神经网络（BPNN）模型可以减小尺度,提高精度;为了进一步优化该模型,在此基础上提出粒子群（PSO）优化BPNN的建模方法。利用PSO算法进行全局优化,避免了BP神经网络易陷入局部极小值的缺点。并通过实验样机实测磁链值,对两种磁链模型进行对比分析。仿真结果表明,此改进方法具有一定的准确性。最后通过Matlab仿真验证将精确度高的磁链模型应用于简化磁链法中,实现SRM无位置传感器控制具有可行性。     

基于BP神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制

开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor,简称SRM)引入位置传感器使电机的结构变得复杂,同时降低了可靠性。为此,本文以Matlab/Simulink中一台三相6/4极SRM电机模型的磁链特性数据为样本,建立了以磁链和电流为输入,转子位置角为输出的BP神经网络模型,用于无位置传感器转子位置的估计。最后通过MATLAB对三相(6/4)结构的SRM电机进行了仿真实验。实验结果表明,此无位置控制策略具有较好的动态特性和较高精度,系统最大位置检测误差≤2°。     

磁链模型的双开关磁阻电机无位置传感器控制

针对开关磁阻电机( SRM)转子位置传感器带来的成本提高、可靠性降低的问题,研究双SRM无传感器控制.利用SRM两个特殊位置的磁链特性,建立非线性磁链解析模型,给出磁链模型中的参数计算方法,提出双开关磁阻电机无位置传感器控制策略.以TMS320F2812 DSP为控制核心,搭建两台18.5 kW SRM控制器,并实现双...     

基于简化磁链法的SRM无位置传感器的研究

为了提高开关磁阻电机(SRM)调速系统的适用范围,在直接转矩控制SRM的条件下,提出了一种基于简化磁链法的转子位置辨识方法。选取一条特定位置的电机磁链特性曲线,通过神经网络对磁链特性曲线进行拟合,与检测的实时磁链比较,输出比较脉冲信号,编译脉冲信号得到转子位置角。在MATLAB/Simulink环境下搭建了SRM转子位置辨识控制模型,对简化磁链法转子位置辨识进行了仿真。结果表明了简化磁链法能够简化控制系统,提高系统的可靠性。     

在线调整模型法开关磁阻电机位置检测

提出了一种基于非线性模糊模型并经在线调整的开关磁阻电机(SRM)转子位置检测的方法.该方法在初步建立开关磁阻电机电流、磁链和转子位置非线性模糊模型后,结合电机的运动方程对该模型进行在线调整,使该模型表达的这三者关系更加准确.研究证明,这种转子位置检测方法具有很高的精度.     

开关磁阻电动机无位置传感器能量优化控制

给出了一种基于简化磁链法的开关磁阻电动机(SRM)无位置传感器能量优化控制方案：该方法首先利用校准程序测量了SRM平衡位置处的磁链特性；在此基础上，通过能量消耗最小在线优化过程以获得SRM换相位置处的参考磁链；估计SRM当前导通相绕组磁链，与参考磁链比较，完成SRM换相运行。实验结果表明文中给出的SRM换相角在线优化的无位置传感器检测方法简单、实用，系统运行效率高。     

高速SRM无位置传感器控制

针对简化磁链法开通角和关断角无法灵活且精确控制的问题,限制SRM(swithed reluctance motor)效率和高速运行性能,根据不同转速,提出实时调整开关角的无位置检测控制策略,通过建立电机有限元仿真模型,计算得到样机不同转子位置磁链模型.为提高角度位置控制精确度,针对SRM磁链模型的特点,给出参考磁链选取原则,在此基础上,根据不同转速实时调整开关角,实现SRM变角度位置控制.为验证提出的无位置控制策略的有效性,分别选取低速和高速样机进行试验.结果表明,提出的无位置检测法适用于低速和高速SRM,具有较高位置估算精确度.     

基于FPGA的SRM位置检测算法实现

间接位置检测是开关磁阻电动机（SRM）驱动系统的一个研究方向。基于一种SRM间接位置检测方法——磁链法，估算转子位置。讨论了梯形积分算法实时计算磁链的方法，采用FPGA芯片实现磁链计算，从而判知转子位置。仿真结果表明，该方法简单有效、实时性强。     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

基于神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制

论文提出了基于自适应径向基函数(radial basis function，RBF)神经网络的开关磁阻电机(SRM)无位置传感器控制新方法。该方法构造了一个隐层节点初始个数为零的RBF网络，通过在训练过程中不断按照自适应算法添加和删除隐层单元，形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机电压、磁链与转子位置之间的非线性映射，实现SRM的无位置传感器控制。网络训练分为离线训练和在线训练两个部分。利用训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练，确定RBF网络隐层节点的个数及位置；按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权。仿真及实验结果表明，该方法能够实现电机的准确换相，从而实现了位置传感器的消去。     

改进电感分区式SRM无位置传感器研究

针对位置传感器的引入使得开关磁阻电机(SRM)结构变得复杂、可靠性降低这一问题,以SRM的运行电感曲线为例,提出一种检测曲线非线性度的方法,并对电感曲线的非线性度做了研究,找出了线性度较好的区域,在该区域将电感和转子位置进行拟合,优化拟合结果。最后依据各相间电感逻辑关系将各区域的估计值进行叠加,从而实现对转子位置的估计,尤其针对电感曲线交点偏移的情况提出了一种新的估计转子位置方法,增强了检测方法的实用性。仿真实验结果表明,在电机稳态运行和负载转矩突变时都能实现对转子位置的较精确估计,为SRM无位置传感器控制提供了基础。     

基于特殊位置检测的开关磁阻电机无位置传感器控制策略

针对开关磁阻电机调速系统(SRD),提出了一种基于特殊位置检测的开关磁阻电机(SRM)转子位置估算方法。通过在线计算每相绕组实时磁链数据,检测出各相转子到达特殊位置的时刻。提出了基于特殊位置检测的电机转子位置重构策略,对电机瞬时转子位置进行还原。在提出的转子位置估算方法基础上,设计了SRD转速闭环控制系统。样机试验表明,提出的转子位置估算策略具有较高的检测精度与较宽的转速使用范围。基于关键位置检测的转速闭环无位置传感器控制策略具有较快的动态响应和较强的鲁棒性。     

一种大型同步电机转子初始位置检测方法

转子初始位置检测是大型同步电机变频启动关键技术之一,精确测定转子初始位置才能实现电机的最大电磁转矩启动;以实时数字仿真仪(RTDS)仿真实验系统为研究平台,对大型同步电机变频器启动控制理论进行了深入研究,推导出同步电机转子位置的数学模型,结合自适应磁链调节器模型的特点,提出了一种基于自适应磁链调节器转子初始位置精确测定...     

基于线性磁链的IPMSM位置检测技术

针对内嵌式永磁同步电机(IPMSM)很难在静止坐标系下利用磁链预估转子位置的问题,在基于线性磁链的IPMSM数学模型的基础上,用电流观测误差构建滑模平面,提出了一种用滑模观测器来预估转子位置和速度的方法。该方法解决了外加低通滤波器引起的预估磁链的相位滞后,提高了位置和速度估算的鲁棒性。建立场路耦合模式下的IPMSM全数字无位置传感矢量控制仿真系统,精确地反映永磁同步电机与控制系统的相互耦合特性,并搭建和仿真系统一致的实验平台。实验结果与仿真结果表明该设计方法的正确性和可实现性。     

基于神经网络的开关磁阻电机转子位置估计

位置检测是开关磁阻电机调速系统中的重要环节.实时、准确的位置是开关磁阻电机正确运行的关键.由于其转子位置角是各相磁链与电流的高度非线性函数,传统线性及解析的方法难以精确求得.该文基于神经网络并行处理及逼近任意非线性函数的特点,提出了基于神经网络的位置检测方案.借助于MATLAB的神经网络工具箱,采用三种改进的学习算法对试验数据样本进行了离线训练,确定了用于位置检测的神经网络模型.为验证模型的有效性和准确性,对大量的数据样本进行了仿真.结果表明：该方法能够快速、准确地测量转子位置,鲁棒性和自适应性强.     

基于改进型简化磁链法的开关磁阻电机无位置传感器速度控制

传统的简化磁链法需要以单相轮流导通和电流斩波控制为前提条件,其中单相轮流导通即在换相角处关断当前相的同时开通下一相的条件使系统的开通和关断角之间存在耦合,不利于在进行无位置传感器速度控制同时实现效率优化或转矩脉动最小化等要求。为此,本文提出了能够任意给定开通角且其与关断角无关的改进型简化磁链法,并以此搭建了开关磁阻电机(SRM)无位置传感器速度控制系统。所提方法仅需控制系统采取关断角固定和电流斩波控制方式,根据所提的改进型简化磁链法,能够确定关断角位置,并可估算出转速和任意时刻转子位置。最后,所提方法和利用该方法搭建的SRM无位置传感器速度控制系统,通过DSP驱动实验,证明了其有效性。     

开关磁阻电机神经网络无位置传感器控制

建立了开关磁阻电机(SRM)无位置传感器控制的神经网络模型,以样机数据为样本对神经网络进行训练。经训练的神经网络模型能够在导通区间内检测出SRM样机转子位置,但在绕组非导通时无法检测。为得到完整转子位置,采用了单神经网络加积分的优化方法,并在适当的位置进行校正以消除积分误差。样机进行了神经网络无位置传感器控制实验,实验结果表明,该方法适用于不同控制方式下的无位置传感器控制。     

基于互感电压的无位置传感器SRM初始位置检测

在SRD的设计中,SRM初始位置的检测是间接位置检测首先必须解决的问题.在对SRM电感模型和连续两相电磁特性分析的基础上,提出了一种无位置传感器SRM启动前转子初始位置检测方法,该方法通过向电机定子相绕组注入激励脉冲,并检测相邻两相的互感电压来确定转子初始位置,使其正确启动.通过对8/6极四相开关磁阻电机的实验,验证了该方法的可行性.