基于自适应小波网络的永磁无刷直流电机直接电压控制

通过分析永磁无刷直流电机的转子位置与三个相电压之间的关系,提出了基于自适应小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法.该方法根据位置检测原理和微控制器的特点构建一个以三个相电压为输入,桥路编码信号为输出的多输入单输出小波网络模型.网络隐层节点初始个数为零,在训练过程中不断地按照自适应算法添加或删除隐层节点,形成一个结构简单、紧凑的小波网络.采用梯度下降法对网络进行离线训练和在线训练,由离线训练进行参数初始化并确定网络隐层节点个数,以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整.从而由电机的相电压直接映射出电机的换相信号,取代传统的位置传感器,实现无位置传感器的直接电压控制.实验结果表明,该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号.     

基于DSP的开关磁阻电机磁链特性检测与神经网络建模

基于实测磁化曲线提出一种开关磁阻电机小波神经网络磁链模型.设计了基于DSP的开关磁阻电机磁链特性检测系统,在上位机中采用离散方法计算磁链值,获得不同角位置下的电机磁化曲线族;利用实测磁链特性建立神经网络模型,选择Mexican hat小波函数作为隐层激励函数,采用下降梯度法对网络进行训练以确定模型参数.仿真结果表明,所...     

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。     

高速永磁无刷直流电机无位置全转速控制策略

针对高速磁悬浮大功率永磁无刷直流电机无位置传感器起动问题,分析了高速磁悬浮无刷直流电机运行时导通相磁链函数与相电压的精确表达式,给出了转子位置和电机磁链的函数方程,分析了高速磁悬浮无刷直流电机低速时转子位置难以检测的原因。据此分析提出了一种基于高速电机绕组磁链函数的新型无位置控制G函数方法,以换相前后非换相相电流幅值等值为控制目标,以G函数换相阈值为控制量,通过PI调节来保证相位可靠校正,实验验证了该闭环校正方法应用于磁悬浮鼓风机无刷直流电机时,在20 000 r/min范围内能够对换相信号误差进行了实时补偿,实现全转速运行。     

基于小波神经网络的永磁同步电机无速度传感器控制

提出基于小波神经网络的永磁同步电机无速度传感器控制方法。依据直接检测得到的电流、磁链等参数,基于小波神经网络的时频局部特性、变焦特性、自学习、自适应、鲁棒性及很强的非线性逼近能力的特性,利用小波神经网络建立非线性映射,估计转子位置并计算转子的输出速度,实现电机无速度传感器控制。在Matlab/Simunlink仿真环境下进行仿真研究,仿真结果表明,具有较好的动态响应和鲁棒性。     

在线建模的开关磁阻电机四象限运行无位置传感器控制

基于在线建模提出了一种开关磁阻电机无位置传感器控制方法。建立了以相电流和磁链为输入、转子位置角度为输出的径向基神经网络模型,以轴编码器实时获得的转子位置角度为学习样本,对开关磁阻电机进行了在线建模。提出了静止状态下激励脉冲法与运行状态下滑模观测器相结合的四象限运行无位置传感器控制策略,实现了电机无传感器运行。实验结果表明,电机转子位置估计误差小于2,象限间切换可靠,具有良好的动态和静态性能,为大功率开关磁阻电机无传感器控制提供了一种易于实现的方案。     

无位置传感器永磁无刷直流电动机换相校正技术

以高速永磁无刷直流电动机为对象,针对高速下转子位置检测困难,在反电动势法基础上,探究一种基于坐标变换的无位置传感器控制策略;针对电机的换相误差,在坐标变换法无位置传感器控制驱动策略下探究了基于转子磁链观测的最大转矩/电流比换相校正控制算法(MTPA),该方法能校正电机换相点,使相电流相位与反电动势相位一致,从而改善电机系统的各项性能。最后,通过仿真验证了的高速永磁无刷直流电动机坐标变换法无位置传感器控制策略和磁链法最大转矩/电流比换相校正算法的有效性及优越性。     

双处理器实现无位置传感器开关磁阻电机控制

介绍了针对开关磁阻电机的调速控制系统无位置传感器系统磁链计算实时要求,提出了采用双处理器的开关磁阻电机控制系统方案.该方案采用双口RAM实现DSP和单片机之间的数据交换.目的在于充分发挥DSP和单片机系统各自优势,实现开关磁阻电机绕组磁链的精确计算.实验结果表明,该方案可行性,能够实现开关磁阻电机的无位置传感器控制.     

基于OSELM的无刷直流电机无位置传感器控制

针对无刷直流电机转子位置检测问题,提出基于在线贯序极限学习机(OSELM)的无刷直流电机无位置传感器控制方法。该方法构建了一个单隐层前馈神经网络,经分析将定子端电压和电流作为OSELM网络的输入信号,逆变电路的逻辑换相信号作为OSELM网络的输出,将电流速度双闭环控制得到的PWM波形与OSELM网络输出进行逻辑处理得到功率开关管的控制信号,由此实现无刷直流电机的无位置传感器控制。网络参数通过离线训练得到,将训练好的网络模型应用到电机中进行在线测试。将该方法与传统反向传播(BP)神经网络方法进行比较,实验结果表明该方法避免了BP神经网络参数难以选取的问题,且在保证高精度的前提下,比传统的控制算法速度更快,验证了该方法的可行性和优越性。     

一种开关磁阻电动机无位置传感器起动方法

提出了一种开关磁阻电动机的无位置起动方法。起动前对电机三相绕组注入短时电压脉冲,根据响应电流和绕组电感的关系,确定初始导通相。一相导通时,非导通相继续保持电压脉冲的注入,通过比较非导通相的响应电流,确定电机的换相点,实现电机三相轮流导通,从而完成电机的起动过程。在此基础上,增设阀值比较环节,消除了电感下降区的误导通信号,从而避免了负转矩的产生。仿真与实验结果表明,该方法可以实现三相开关磁阻电机的无位置传感器起动,使电机从静止达到一定转速,从而验证了所提方案的可行性。     

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...     

开关磁阻电机神经网络随控无位置传感器实现

采用以开关磁阻电机(SRM)控制方式与无位置传感器控制相结合的方法,实现无位置传感器控制(即随控无位置传感器)。对SRM采用直接转矩控制(DTC),并在此基础上推导出以绕组相电流和相电压为输入,以各相转矩为输出的非线性映射关系。利用广义回归神经网络的非线性拟合能力实现该输入、输出之间的非线性映射,进行转矩估计,从而消去转矩传感器。仿真结果表明,SRM不仅可以在各种速度下实现无位置传感器控制,还可以有效的抑制转矩脉动。     

A Switching Flux-linkage Reference-based Sensorless Method for Switched Reluctance Motor Drives

A switching flux reference estimation based method for sensorless control of switched reluctance motors is proposed in this article. The basic idea of the method is to estimate switching-on and switching-off flux linkage references from the giving switching angles range and measured phase current. Real-time comparing the estimated flux linkage with estimated switching flux references, the driving signals can be obtained for sensorless control and rotor speed estimation. For closed-loop control, switching-off angle is fixed for speed estimation, and switching-on angle is regulated by the speed deviation proportional-integrator controller. The process to estimate the switching flux references is greatly simplified compared with conventional flux/current methods; it is easily implemented and is suitable for low-cost industry applications. To verify the proposed method, experiments were conducted on a 1-kW, 3-phase 12/8 switched reluctance motor. Experimental results show that speed variable performance of the sensorless drive is comparable with that of position sensors.     

High-grade position estimation for SRM drives using fluxlinkage/current correction model

This paper proposes a principle of high-resolution sensorless position estimation for a switched reluctance motor (SRM) drive, using either flux linkage or current to correct for errors in rotor position. The estimation algorithm makes full use of the nonlinear magnetic characteristics of the SRM through correlation of current, flux linkage and rotor position. The estimation model is simple, but with no loss in accuracy, leading to few real-time computations. Furthermore, a criterion is proposed to choose the phase most suited for position estimation when more than one phase conducts. The algorithm can also correct the predicted flux linkage, which, in turn, may be used to further correct the position estimate, and the features hereof are discussed. Simulations, real-time implementation and experimental results using the algorithm are presented, and confirm the concept     

基于归一磁链/电流法的开关磁阻电动机间接位置检测

在已知开关磁阻电动机磁化曲线的基础上,设计了一种基于归一磁链/电流法的 SRM 间接位置检测方法.该方法是以各相的电压、电流为输入,积分得到磁链,对磁链归一化,查找磁链归一化后的二维表,得到相应的位置角.该方法解决了传统磁链/电流法依据原始磁化数据形成查找表且表格利用率低的问题,能够较准确地估算电机转子位置.利用 Ma...     

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.     

基于电流阈值的开关磁阻电机位置估计容错分析

在基于双电流阈值的位置估计基础上,提出了一种考虑电流传感器故障和估计误差补偿的位置估计容错技术。通过双电流阈值与脉冲电流峰值比较估计位置检索脉冲信号,利用开关磁阻电机相与相之间的独立性,利用正常相的电磁信息间接估计传感器故障相的转子位置信号。通过仿真计算得到转速对位置估计误差的影响,并提出了位置误差补偿措施。在一台12/8结构样机中进行了相关试验,试验结果表明,所提方法提高了无位置传感器技术的容错性,验证了该算法的正确性和可行性。     

Four-Quadrant Sensorless Operation of Switched Reluctance Machine over the Wide Speed Range

Abstract

This paper presents four-quadrant sensorless control in switched reluctance machine (SRM) over the wide speed range. The proposed sensorless control technique could be employed not only at low speed with current chopping control (CCC) but also at high speed with angle position control (APC). At startup and low speed, the narrow voltage pulse is injected into the idle phases and the rotor position zone is determined by comparing the measured flux linkage with four flux linkage-current curves. The same flux linkage-current curves also can be adopted for rotor positions estimation at medium and high speeds. Two flux linkage-current characteristic curves in the inductance rising zone are employed to estimate the rotor position for motoring mode and the other two curves in the inductance falling zone are used to estimate the rotor position for braking mode. The experiments on a three-phase 12/8?pole SRM drive platform are carried out to verify the effectiveness of the proposed sensorless control technique.     

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...