開關磁阻電機神經網絡建模及無位置傳感器控制研究.pdf

1、開關磁阻電機由于其結構簡單、工作可靠等諸多優(yōu)點，引起了廣泛關注，但由于雙凸極結構及磁鏈的高度飽和，導致其電機特性高度非線性，難以建立準確的數學模型，因此建立準確的開關磁阻電機非線性模型有助于電機的優(yōu)化設計，同時對于電機的性能分析和高性能控制也具有重要意義。位置閉環(huán)是開關磁阻電機調速系統(tǒng)的重要組成部分之一，傳統(tǒng)的直接位置檢測是通過傳感器或編碼器等采集電機位置信號，但位置檢測元件的存在增加了SRD系統(tǒng)的成本、限制了SR電機的應用領域、降低了

2、系統(tǒng)的可靠性，所以研究無位置傳感器的轉子位置檢測方法成為SRD系統(tǒng)研究的熱點。而神經網絡由于其良好的非線性擬合能力，在非線性建模和智能控制方面都有十分重要的應用，能夠很好的解決開關磁阻電機的非線性建模和間接位置檢測中存在的一些問題。
　　本文首先對開關磁阻電機的工作原理及其調速系統(tǒng)的基本構成進行研究，分析了開關磁阻電機傳統(tǒng)建模方法存在的一些問題。然后，本文在研究了當前應用廣泛的BP神經網絡和RBF神經網絡工作原理的基礎上，通過比較

3、一些常用的優(yōu)化算法的訓練速度，選擇了在中小規(guī)模網絡中訓練速度最快的LM優(yōu)化算法作為網絡的訓練算法。之后，以此為基礎，分別使用兩種神經網絡建立了SRM的磁鏈模型、轉矩逆模型和角度位置模型，并分析了兩種網絡在應用于開關磁阻電機建模時各自的優(yōu)缺點。
　　最后，本文在研究非導通相電流比較法無位置傳感器控制的工作原理基礎上，提出了基于神經網絡的無位置傳感器控制算法，進行了兩種方案的軟件程序設計，并在基于dSPACE半實物實時仿真系統(tǒng)的實驗平