开关磁阻电机的转子位置检测及转速估算

本文介绍适用于开关磁阻电机转子位置检测用位置传感器的结构及工作原理，在传统的转速估计算法基础上提出一种改进算法。     

开关磁阻电机神经网络无位置传感器控制

针对现有开关磁阻电机(SRM)的转子位置传感器使得系统成本和复杂度提高、坚固性和可靠性降低的问题,研究了SRM无位置传感器DSP控制实现.建立了开关磁阻电机位置检测神经网络模型,并给出了提出对象的学习算法和训练步骤.采用TMS320F2812 DSP实现神经网络在线训练算法,开发完成了一台15kW三相12/8极无位置传...     

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。     

无位置传感器的开关磁阻电机转子位置检测技术

转子位置检测是开关磁阻电机调速系统的重要环节,直接位置检测技术能够提供稳定的转子位置信号,但需要增加附加的机械结构,从而限制了开关磁阻电机的应用范围.目前,无位置传感器检测技术是开关磁阻电机研究领域的热点之一.全面介绍了国内外开关磁阻电机无位置传感器检测技术的研究现状,详细阐述了每一典型检测方法的原理,对其优缺点及适用范围进行了详细讨论与客观评述,并展望了其发展趋势.对新型无位置传感器检测技术的研究具有重要的参考价值.     

微型开关磁阻电机无位置传感器控制研究

无位置传感器检测技术是开关磁阻电机（SRM）研究领域的热点。根据SR电机的特点及DSP的应用,比较了几种检测技术后,选择相间互感电压检测法,并对该方法在微型开关磁阻电机上的应用可行性进行了实验研究。     

取消位置传感器的开关磁阻电机位置闭环控制

分析了开关磁阻电机的突出优点是结构简单,控制灵活,而机械式位置传感器的存在使这一优点变得逊色;给出了取消位置传感器的开关磁阻电机位置闭环控制方案,该方案以８７５１单片机为核心,利用检测定子相电感变化确定转子位置,降低了成本,提高了控制可靠性。     

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°。     

开关磁阻电机无位置传感器控制方法综述

开关磁阻电机的控制需要用到位置传感器,驱动系统的复杂性提高且降低了系统的稳定性.取消位置传感器的开关磁阻电机控制方法成为其研究重点.简述了开关磁阻电机无位置传感器控制方法的发展过程,无位置传感器的控制方法和基于智能化技术的控制方法,并分析了各方法的优缺点.     

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。     

无位置传感器开关磁阻电动机位置的检测与预报

讨论了开关磁阻电动机通过在非通电相加激励脉冲判断转子位置,从而取消转子位置传感器的理论依据,建立了最高激励脉冲频率的数学模型,分析了此方式下激励脉冲频率对系统控制精度的影响,提出了利用曲线拟合算法来预报转子位置,从而更准确地控制各相绕组开通与关断的新方法。详细的仿真分析证实了该方法的可行性,并在１台１２／４极三相开关磁阻电动机（ＳＲＭ）上进行了试验,效果较好,进一步验证了该方法的有效性。     

无位置传感器开关磁阻电机的简单控制方法

提出一种无位置传感器开关磁阻电机的简单控制方法,该方法是基于励磁相电感的变化.激励相的相电感跟随转子位置有规律的变化,当定子凸极和转子凸极接近对齐时,相电感逐渐增大,当定子凸极和转子凸极对齐时,相电感达到最大值,随后逐渐减少.因此,当相电感小于等于零时,通过改变激励相来控制开关磁阻电机,这种控制方法无需位置传感器.通过理论分析、仿真实验论证了该方案的可行性.     

微型开关磁阻电机的无位置传感器研究

无位置传感器检测技术是开关磁阻电机研究领域的热点。在应用DSP的前提下,比较研究了几种检测技术后,选择了相间互感电压检测法。并验证了该方法在微型开关磁阻电机上的可行性。     

开关磁阻电机小波神经网络无位置传感器控制

提出了一种基于小波神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制新方法.该方法采用两个不同的小波神经网络分别获取相绕组换相逻辑的开通信号和关断信号,经过综合处理得到单相绕组的开关信号.神经网络以相绕组的电流和磁链为输入,以各相的开关信号为输出,从而建立起电流、磁链和开关信号的非线性映射.采用电机在有位置传感器运行条件下的样本对小波神经网络进行训练,训练完成后,用神经网络输出结果取代位置传感器换相信号,实现电机无位置传感器运行.仿真和实验结果表明,由神经网络获得的开关信号和由位置传感器获得的开关信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好.     

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。     

基于DSP的开关磁阻电机无位置传感器控制

传统开关磁阻电机(SRM)调速系统采用位置传感器,使系统结构的复杂度加大、成本提高、可靠性降低,因此给其推广应用带来了诸多限制.无位置传感器控制直接利用电机的电压和电流信息间接确定转子位置,从而使系统结构更加坚固.这里采用高性能DSP实现无位置传感器控制,首先建立电机的磁链模型,然后利用磁链、相电流对转子位置进行了估算.实验结果证实了位置观测误差小,系统动态特性好,且允许加负载启动,方案简单可靠、有效可行.     

开关磁阻电机扩展卡尔曼滤波无位置传感器控制的研究

无位置传感器控制策略对于提高开关磁阻电机驱动系统性能十分重要。该文提出一种利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的方法来估计开关磁阻电机的转子位置和速度的方法,并实现了基于该方法的开关磁阻电机的无位置传感器控制策略,仿真结果表明该策略具有较好的预测和校正功能,可以精确地跟踪开关磁阻电机的位置和速度,解决系统参数变化、系统干扰和测量干扰对观测的影响。     

开关磁阻电机无位置传感器控制技术综述

开关磁阻电机由于其固有的优点,得到了广泛的应用。无位置传感器控制技术是开关磁阻电机的一个重要研究方向,该文讨论了开关磁阻电机各种无位置传感器控制技术,并分析了其优缺点,最后给出了开关磁阻电机无传感器控制技术的发展方向。     

新型同步开关磁阻电机无位置传感器控制

结合开关磁阻电机与同步磁阻电机的优势,提出了一种同步开关磁阻电机(SSRM)。使用高频注入法实现无位置传感器控制,SSRM交叉饱和现象严重,传统的高频注入法因忽略了局部磁饱和而产生较大的转子位置估计误差。提出一种交叉饱和电感补偿算法,通过有限元仿真获得不同电流下的电感参数,引入交叉饱和系数,对高频q轴电流分量进行补偿,修正局部磁饱和引起的d轴位置观测误差,通过实验验证了该无传感器控制方法的有效性。     

基于电流波形检测法的开关磁阻电动机无位置传感器控制

开关磁阻电动机(SRM)在采用电压PWM控制方式时,通常在定、转子齿极开始重叠位置处出现峰值电流。传统电流梯度法利用该峰值电流的前后电流微分值符号变反的特征,通过微分和过零检测电路得到转子位置,但存在检测电路参数设计繁琐,低速运行时不易获取正确的转子位置以及容错能力较差等缺点。为此,提出了一种基于电流波形检测的转子位置估算方法。该方法通过比较前后时刻电流大小,在该相关断时刻确定该相电流峰值及其对应的时间,并与前一相峰值电流对应时间共同计算确定后一相的关断时间。随后通过给定开通角,计算出开通角对应脉冲数,再通过比较当前计数值与该开通角对应的脉冲数,确定当前相或后一相的开通时间。该方法不仅保留了不依赖SRM参数的优点,而且无需微分、过零检测等外围电路,在低速运行时也能够得到正确的转子位置且具有较强的容错能力。通过基于该方法搭建的SRM无位置传感器控制系统的DSP驱动实验,证明了所提方法的可行性和有效性。