基于TSF与模糊开关角的SRM建模与控制系统仿真研究

开关磁阻电机(SRM)的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但开关磁阻电机双凸结构和磁路的严重饱和,使其精确建模十分困难。针对这一问题,提出一种基于BP神经网络建立开关磁阻电机电流、转矩模型的查表方法。利用有限元软件得到的样本数据对BP神经网络进行离线训练,输出期望数据,用于查表法的SRM非线性模型。利用转矩分配控制和模糊开关角控制可有效抑制SRM的转矩脉动。仿真实验结果表明,所提方法转矩计算速度快、计算精度高,可以满足实时控制的要求,有效地减小了电机的转矩脉动。     

基于BP神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制系统及实现

直接转矩控制可有效抑制开关磁阻电机(SRM)转矩脉动。由于开关磁阻电机双凸结构和磁路的严重饱和,造成其转矩是关于电流和转子位置的严重非线性函数,转矩计算非常困难。针对这一问题,本文提出一种采用基于BP神经网络建立开关磁阻电机转矩模型的方法。利用有限元仿真得到的转矩样本对BP神经网络经行进行离线训练,完成电流、位置角度到转矩的非线性映射,构造出基于BP神经网络的转矩观测器。再将构造好的转矩观测器应用于电机直接转矩控制系统中,对电机的转矩经行进行实时在线估算。最后,将估算转矩经行反馈,完成电机的直接转矩控制。该控制方法利用了BP神经网络泛化、逼近能力强的优点,同时控制过程简单,无需在线训练。实验结果表明,所提方法转矩计算速度快、计算精度高,可以满足实时控制的要求,有效地减小了电机的转矩脉动。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机转矩脉动控制

开关磁阻电机的双凸极结构和高度的非线性电磁特性会引起严重的转矩脉动。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的瞬时转矩控制方法。利用径向基函数神经网络较强的泛化和逼近能力,结合开关磁阻电机样本数据和控制要求,设计转矩观测器,实现电流、角度到转矩的非线性映射。然后将转矩作为转矩内环的反馈,直接控制瞬时转矩跟踪转速外环输出的参考转矩,再结合转矩滞环控制器完成电机的转矩控制。仿真和实验结果表明,所提控制策略具有响应速度快、控制精度高、可适应转速变化等优点,能有效地减小开关磁阻电机的转矩脉动。     

开关磁阻电机RBF神经网络电流控制

开关磁阻电机(SRM)具有结构简单、成本低、控制灵活等优点,尤其组成的调速系统具有交、直流调速系统所没有的优点。但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重,因此如何控制好转矩成为关键,而转矩控制最终要通过控制电流来实现。对8/6结构SRM的绕组磁场特性及电感进行分析,构建了基于3层结构的径向基函数(RBF)神经网络的SRM电感模型,该模型算法简单并能较好地反映SRM电感非线性模型;依据该模型提出了一种自调节的电流控制方法,该方法通过已建立的SRM电感模型动态调节PWM的占空比,克服电感对电流的影响。实验结果证明,该方法使实际电流很好地跟随给定电流,有效减小了电流波动,取得了良好的电流控制效果。     

基于转矩逆模型的开关磁阻电机滑模变结构控制

开关磁阻电机的转矩脉动是其应用的一个问题.该文应用小波神经网络建立对应开关磁阻电机位置信号的非线性映射,估计转子位置角度,提出利用自适应模糊神经网络学习训练开关磁阻电机转矩逆模型优化期望转矩所需的相电流,采用滑模电流控制器实现电机转矩的低脉动控制,仿真结果表明方法的有效性,能够有效地控制开关磁阻电机转矩按期望变化.     

基于BP神经网络的开关磁阻电机转矩观测器

转矩的精确估算对于开关磁阻电机的瞬时转矩控制和转矩脉动的抑制是必不可少的。由于转矩的严重非线性特性,电机转矩的精确估算是很困难的。为此,本文以Matlab／Simulink中一台三相6／4极SRM电机模型的转矩特性数据为样本,建立了以电流和角度为输入,电机转矩为输出的BP神经网络模型,用于瞬时转矩的估计。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,基于神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩估测具有较高的精度。     

基于神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制

由于开关磁阻电机(SRM)的双凸极结构,其磁路高度非线性。采用传统控制方法存在大转速超调,大转矩脉动等问题。本文提出基于神经网络PID速度调节器的直接转矩控制(DTC),并在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,结果表明该控制方法提高了SRM的调速性能。     

开关磁阻电机神经网络自适应PWM转速控制

开关磁阻电机调速系统(SRD)作为1种交流无级调速系统以其宽广的调速范围和优越的调速性能而倍受关注。但由于开关磁阻电机高度的非线性和多变量的特点,很难建立其精确的数学模型,使得SRD的控制存在较大难度。针对这一问题,提出1种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的开关磁阻电机自适应PWM转速控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的逼近能力和快速的收敛性,将离线训练好的网络构成转速控制器,并结合网络的在线训练,让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数,使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF网络对控制对象进行在线辨识,为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。通过实验,证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。     

开关磁阻电机的模糊分数阶PID控制算法研究

开关磁阻电机(SRM)的双凸极机械结构和开关工作特性,导致常规控制算法在其调速控制时,存在转矩脉动大、动态性能一般等问题。论文应用分数阶PID控制算法鲁棒性强和模糊控制不依赖于精确数学模型的优点,提出了一种基于模糊分数阶PID转矩控制算法。在适应SRM转矩控制模糊规则表的基础上,以转速偏差和偏差变化率为输入,通过模糊推理自适应调整分数阶PID控制器的比例系数、积分阶次、微分阶次,使SRM的转矩脉动较小。仿真结果表明该算法使开关磁阻电机的转矩脉动较小,动态响应好。     

一种高效率开关磁阻电机转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机驱动系统(SRD)具有可靠性高、容错能力强等优点,但在运行过程中存在转矩脉动大的问题。针对此问题,该文研究了一种高效率开关磁阻电机(SRM)转矩脉动抑制方法。首先,基于SRM电感特性曲线构造一种简单的开通角选择函数,使SRM后一相在能跟踪转矩给定的同时避免相电流峰值过大。然后,根据前后两相的转矩电流比将换相区分为两个子区间,在相应子区间优先选择转矩电流比较大的相提供转矩,并在换相结束阶段提前关断前一相,避免较大的相电流进入负转矩区域,从而实现高效率转矩脉动抑制。最后,将该方法进行仿真以及硬件在环测试,结果验证了该方案的可行性。     

基于模糊逻辑控制的SRD仿真实现

分析了开关磁阻电动机调速系统（SRD）的工作原理及开关磁阻电动机（SRM）的非线性电感模型。在此基础上,对其进行了简化处理,并采用模糊控制器对SRM的开关角进行实时补偿,同时建立了基于电流斩波控制的四相SRM非线性仿真模型。仿真结果验证了该控制方式的正确性,该模型不但计算相对简单且能有效减小转矩脉动和提高系统的动、静态性能,并能满足一定精度要求,为实际的SRD设计和调试提供有效的手段和工具。     

非线性模型的开关磁阻电动机转矩脉动抑制

针对开关磁阻电动机SRM(Switched Reluctance Motor)转矩脉动大的问题,基于SRM的磁化特性,分析了SRM的非线性模型.采用Matlab/Simulink仿真软件,对SRM、功率变换器及其控制系统建立了动态仿真模型,并用模糊控制器对SRM的关断角进行实时补偿,实现SRM关断角自动调节,达到减小转矩脉动的目的.仿真实验中,转矩脉动系数从补偿前的0.673 0降低到补偿后的0.257 4,证明了该方法的可行性和有效性,为实际SRM控制系统的设计和调试提供了有效的手段和工具.     

基于在线模糊神经网络建模的开关磁阻电机高性能转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)的转矩脉动问题,提出了一种新的SRM转矩控制方案。首先应用自适应模糊神经网络(ANFIS)对SRM静态转矩逆模型和磁链模型进行离线学习,然后根据转矩分配函数对各相转矩进行分配,利用ANFIS转矩逆模型求出期望转矩下的SRM优化相电流波形。考虑到离线模型的局限性和实时运行时电机中存在的参数变化等不确定因素,通过在线监督学习的方法调整ANFIS转矩逆模型和磁链模型的参数以提高模型的准确性。基于在线调整的ANFIS磁链模型设计自适应滑模控制器调节SRM相绕组中的实际电流跟踪期望相电流波形,从而实现其高性能转矩控制。     

基于RBF的无位置开关磁阻电机控制系统

与传统交流电机驱动系统相比,开关磁阻电机( SRM)具有结构简单,成本低,效率高等优点.但由于电机本身的电磁特性呈现复杂的非线性,采用传统的线性控制方法如PI,PID控制策略很难取得较好的控制效果.基于局部逼近神经网络-径向基函数(RBF)网络,建立了SRM磁特性模型,设计了一套以18.5 kW三相(12/8)SRM为...     

基于BP网络SRM的DITC系统仿真研究

本文采用了直接瞬时转矩控制(DITC)方法来抑制开关磁阻电机的转矩脉动。介绍了DITC方法的控制原理,据此设计了不同导通区间内的转矩滞环控制器,采用BP神经网络自适应PID控制器调节静差。仿真结果表明,采用BP-PID的DITC方法能够很好的抑制转矩脉动,系统响应时间短,控制精度高,转矩波形明显优于传统电流斩波控制下的转矩波形,证明了本文所设计的DITC方法能够有效地提升开关磁阻电机动静态工作过程中的转矩性能。     

基于转矩分配的开关磁阻电机转矩脉动抑制的研究

转矩脉动是开关磁阻电机亟待解决的问题和研究难点之一,其限制了速度控制性能和位置测量精度的进一步提升。基于转矩分配的开关磁阻电机转矩脉动抑制的理论研究已取得较大进步,但由于电机磁路的非线性,使得在实际应用中转矩很难准确反馈。本文根据电机的实际规格和尺寸,采用Maxwell3D计算出在不同转子位置和相电流下的转矩,建立了转矩-电流逆模型;通过合理地设置开通角、换相重叠角和关断角,简化了程序设计,抑制了反向制动转矩;进而根据转矩分配函数,采用电流闭环对转矩进行间接控制。仿真和实验结果证明了该方法可以有效地减小转矩脉动。     

基于换相重叠角实时变化的SRM转矩脉动抑制控制策略

开关磁阻电机因其特殊的双凸极结构及严重的非线性问题，会导致有很大的转矩脉动存在，严重限制了其应用范围。传统的转矩分配函数受转矩特性和电压限制等影响，在换相期间仍然存在较大的转矩脉动，并且在不同的速度段，受电流变化率及换相周期的影响，在换相重叠角固定时，其转矩脉动现象会更加明显。本文提出一种换相重叠角随转速实时变化的控制策略，通过检测电机运行过程中实际转矩过零点所对应的角度，计算出相对应的换相重叠角，并建立转矩负载-电机转速-换相重叠角之间的查值表，据此可以在不同负载下随着电机转速变化查询最合适的换相重叠角，使开关磁阻电机的转矩脉动最小。最后为了验证该策略的有效性与可行性，以一台3 kW、3相12/8极开关磁阻电机为控制对象进行仿真与实验验证，证明所提方法能够在较宽的速度范围内有效抑制开关磁阻电机的转矩脉动。