基于遗传算法和转矩分配函数的开关磁阻电机转矩脉动抑制

开关磁阻电机(SRM)特殊的双凸极结构导致其运行时会产生很强的转矩脉动。传统的转矩分配函数(TSF)控制方法虽然可以在一定程度上起到抑制转矩脉动的作用,但是受到开关频率、功率电源电压值等物理条件的限制,仍会存在较大的转矩脉动。为此,提出了一种基于遗传算法的SRM TSF控制方案。利用遗传算法良好的寻优能力,在指数型TSF控制的基础上,将转矩脉动作为优化目标来寻取最优的开关角。将1台四相8/6极的SRM作为研究对象,搭建了以TMS320F28335为控制核心的试验平台。试验结果验证了基于遗传算法的TSF控制方法可以有效减小SRM的转矩脉动。     

基于不对称式TSF的开关磁阻电动机转矩脉动抑制

开关磁阻电动机(SRM)通常使用固定的转矩分配函数(TSF)实现对转矩的控制,典型的TSF有线性、余弦和立方型TSF曲线。在分析典型转矩分配函数抑制脉动的局限性的基础之上,提出了一种不对称式的转矩分配方法,建立了基于不对称转矩分配函数的转矩脉动抑制系统。最后,以某型开关磁阻电动机为例开展了仿真研究,结果证实该方法可以有效地减小SRM的输出转矩脉动。     

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。     

基于转矩分配函数在线修正的开关磁阻电机转矩脉动抑制策略

针对开关磁阻电机在换相阶段由于转矩特性、电压限制、转速升高等因素而引起的转矩脉动问题,研究一种基于转矩分配函数在线修正的直接瞬时转矩控制方案。在换相的开始阶段,对前一相绕组的转矩分配函数进行在线正补偿,对后一相绕组的转矩分配函数不做处理;在换相的结束阶段,对后一相绕组的转矩分配函数实现在线负补偿,对前一相绕组转矩分配函数不做处理,从而实现电机在换相阶段总转矩脉动的抑制。为了验证该策略的可行性和有效性,以一台750 W、三相12/8极开关磁阻电机为控制对象进行仿真和实验,结果证实了提出的方案可以有效地抑制转矩脉动。     

开关磁阻电机转矩脉动抑制综述

针对开关磁阻电机转矩脉动较大的缺点,在分析转矩脉动产生机理后,从电机本体结构优化和控制策略设计两个方面综述抑制开关磁阻电机转矩脉动的若干解决方案。指出了各种转矩脉动抑制方法的优缺点,提出了开关磁阻电机转矩脉动抑制的研究方向。     

基于TSF的开关磁阻电机脉宽调制变占空比控制

传统的基于转矩分配函数(TSF)的开关磁阻电机(SRM)控制策略存在电流跟踪效果较差和转矩脉动高的问题。为此提出一种变占空比的控制方法。该方法结合电流滞环和脉宽调制(PWM)技术,根据电感的线性模型特性进行区间分段,然后通过改变不同区间上PWM的占空比来调节绕组两端的电压,达到精确跟踪电流和抑制转矩脉动的目的。对改进后的控制方法进行了仿真和试验验证,结果表明:与传统控制方法相比,改进后的控制策略具有更小的电流跟踪误差和转矩脉动。     

重复控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制策略

针对开关磁阻电机在运行中的转矩脉动问题,提出了一种基于重复控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法.在具有周期性扰动的控制系统中,重复控制把上一周期的偏差和当前的偏差叠加到被控对象进行控制,以达到高精度的控制效果.在此策略基础上,通过转子位置角估算和滞环电流控制,合理调节转矩大小,使电机转矩在运行中平稳过渡,从而达到抑制其转矩脉动的效果.仿真证实该方法能够有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动.     

基于转矩矢量控制的开关磁阻电机转矩脉动控制

转矩脉动是开关磁阻电动机较为突出的缺点。文章基于电机的线性模型，提出了开关磁阻电动机转矩矢是控制策略，通过控制开关磁阻电动机各相绕组电流－位置曲线，在空间合成多个转矩矢量，以减小转矩脉动，仿真结果表明，这种控制策略不但控制简单，而且能够在低速下有效地抑制开关磁阻电动机转矩脉动。     

开关磁阻电机转矩脉动的智能抑制研究

开关磁阻电机的转矩脉动是应用中的一个突出问题。该文对1台6／4极结构的开关磁阻电机在已获得矩角特性的基础上．应用自适应模糊神经网络（ANFIS）对其转矩逆模型进行离线学习。学习完成之后．根据转矩分配函数对各相转矩进行分配，利用模糊神经网络实时优化出期望转矩所需要的相电流波形，然后采用电流滞环跟踪此期望电流，从而实现电机的低转矩脉动控制。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

An Improved Torque Sharing Function to Minimize Torque Ripple and Increase Average Torque for Switched Reluctance Motor Drives

Abstract—This article presents a novel torque ripple minimization approach based on the genetic algorithm (GA) for the switched reluctance motor (SRM) drives. The fitness function of the GA is designed on the basis of two main optimization criteria. The first optimization criteria; three objectives are defined to optimize commutation angles minimizing torque ripple and copper loss. The second optimization criteria; an objective is defined to eliminate the negative torque which decreases the average torque in SRM drives. The achievement of all objectives depends on the adjusting appropriate the commutation angles of the torque sharing functions (TSF) during the commutation period. All of conventional TSFs are dependent on three different commutation angles, namely turn-on, turn-off, and overlapping. Due to the nonlinear phase inductances of SRM, the delay of current rising and falling time are not unity in overlapping commutation region. To overcome the separation of the incoming and outgoing phase currents during the commutation region, rise angle, and fall angle are used instead of overlapping angle. GA is used to optimize the commutation angles of conventional (sinusoidal) TSF and improved (sinusoidal) TSF. At the same time, the elimination negative torque effects on torque ripple, average torque, and copper loss is investigated.     

减小开关磁阻电机转矩脉动的控制策略综述

转矩脉动抑制的研究是近年来开关磁阻电机研究领域的热点之一,电机结构参数的优化设计及合适控制策略的应用是抑制转矩脉动的主要方案.从控制的角度,对减小转矩脉动的各种控制策略的研究状况进行了总结,详细分析了典型控制策略的控制机理,对其优缺点进行了分析比较,并展望了减小开关磁阻电机转矩脉动控制策略的发展趋势.     

开关磁阻电动机直接转矩控制的研究

直接转矩控制(DTC)在交流电机驱动系统中是一种较完善的控制理论.事实证明它能很容易的控制电机的转矩和转速,并能减小转矩脉动.但是以前通常认为交流DTC方案不能应用于非正弦激励的SR电机.将直接转矩应用到开关磁阻电机的控制上,解决了SR电机转矩脉动问题.仿真及实验结果表明,这种控制策略不但可以有效地抑制SRM转矩脉动,同时控制简单、实时实现时只用低成本的微处理器即可.     

迭代学习控制减小开关磁阻电机转矩脉动

为减小开关磁阻电机转矩脉动,基于开关磁阻电机数学模型,在转矩反馈的基础上,提出转矩补偿的迭代学习控制方法。通过迭代学习,调整各相绕组不同位置电流给定值,减小转矩脉动。分别对固定学习增益、变化学习增益和负载变化时转矩变化进行仿真,结果表明迭代学习控制策略快捷有效。     

基于自适应模糊神经网络的开关磁阻电机转矩脉动抑制

应用自适应模糊神经网络对开关磁阻电动机静态转矩逆模型进行离线学习，学习完成之后，根据转矩分配函数对各相转矩进行分配，利用模糊神经网络实时优化出期望转矩所需要的相电流波形，从而实现开关磁阻电机的低转矩脉动控制。     

开关磁阻电机直接转矩模糊逻辑控制系统设计

本文提出了一个用于抑制转矩脉动的开关磁阻电动机直接转矩模糊逻辑控制系统模型 ,在系统的设计中同时采用了三种方法使转矩脉动最小化 :(1 )直接转矩线性控制 ,用以获得迅速的直接转矩响应 ;(2 )相电流调制优化算法 ,用以获得最佳的相电流波形 ,保证各相绕组瞬时转矩之和为一恒定值 ;(3 )模糊逻辑控制器 ,对各相电流进行进一步调制 ,用以获得转矩的动态稳定。同时文中还介绍了该智能控制器的设计方法 ,并通过数字仿真证实了该设计不仅有效地抑制了转矩的脉动 ,而且具有期望的瞬态响应特性