開關磁阻電機柔性神經(jīng)網(wǎng)絡控制策略研究.pdf

1、開關磁阻電機驅動系統(tǒng)(Switched Reluctance Motor Drive，SRD)因其制造成本低、維修率低、容錯能力強、在較廣的調速范圍內輸出轉矩大等優(yōu)勢，在電氣傳動領域具有廣闊的發(fā)展前景。然而，由于開關磁阻電機(Switched ReluctanceMotor，SRM)定、轉子的雙凸極結構及其特殊的供電方式，其驅動系統(tǒng)具有兩大不足：位置傳感器的存在不僅削弱了開關磁阻電機結構簡單的優(yōu)勢，而且降低了系統(tǒng)高速運行的可靠性，增加了

2、成本；在采用傳統(tǒng)的矩形脈沖供電模式下，電機轉矩有明顯的波動。因此，無位置傳感器控制和轉矩波動抑制成為開關磁阻電機研究領域中的重要內容。 開關磁阻電機的電磁特性具有高度非線性，采用常規(guī)方法難以對其精確建模，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)為非線性系統(tǒng)建模提供了一種有效方法，但傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構復雜、訓練速度慢，且存在局部極小值問題，很難滿足復雜系統(tǒng)中實時控制要求。柔性神經(jīng)網(wǎng)絡(Flex

3、ible NeuralNetwork，F(xiàn)NN)可彌補傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡諸多不足，由其建立的網(wǎng)絡模型具有結構簡單，學習效率高，泛化能力強等優(yōu)點，可將其應用于開關磁阻電機驅動系統(tǒng)的智能控制中。 本文首先研究了開關磁阻電機的基本理論及其非線性數(shù)學模型，并在MATLAB/SIMULINK仿真環(huán)境下建立了四相(8/6極)開關磁阻電機及其驅動系統(tǒng)的動態(tài)仿真模型。在此基礎上，研究基于柔性神經(jīng)網(wǎng)絡開關磁阻電機的智能控制策略。在無位置傳感器控制方法

4、的研究中，通過建立一個柔性神經(jīng)網(wǎng)絡，完成由電機繞組的各相電流、磁鏈到轉子位置角之間的非線性映射，將離線訓練好的網(wǎng)絡用于估算轉子位置角，從而實現(xiàn)無位置傳感器控制：在轉矩波動抑制方法的研究中，由柔性神經(jīng)網(wǎng)絡完成電機期望轉矩、轉子位置到期望的優(yōu)化電流之間的非線性映射，并將電機電流與期望電流相比較，通過電流滯環(huán)控制，使注入繞組的電流隨著期望電流變化，從而抑制因非理想電流波形引起的轉矩波動。 仿真結果表明，柔性神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度大大高于傳