開關磁阻電機神經網絡無位置傳感器控制

程昭竣,李 姍,陳茂才,曹 陽

(中國船舶重工集團公司第七〇四研究所，上海 200031)

0 引 言

開關磁阻電機(以下簡稱SRM)因結構堅固、控制簡單、魯棒性高等優勢，受到廣泛關注和研究應用，但其運行需要準確的轉子位置信息，而位置傳感器的加入會影響其在惡劣工況下的穩定性和實用性，因此無位置傳感器控制成為SRM驅動系統的研究熱點。

目前，SRM無位置傳感器控制方法有多種，常見的有脈沖注入法、電流斜率法、電流波形法、電感法、磁鏈法、觀測器法等。這些方法都能在一定的條件下實現SRM的無位置傳感器控制，同時也受到轉速范圍、控制方式、電機結構等的限制而難以得到實際應用。因此SRM無位置傳感器控制仍需要進行大量研究工作。

神經網絡隨著控制理論的發展而日漸成熟，且隨著微電子技術的發展在實時控制領域得到越來越多的關注。SRM轉子位置與相電流和磁鏈存在一定的非線性關系，而神經網絡本質為非線性，因此用神經網絡能夠較好地描述這種非線性關系。國內外也有許多文獻采用神經網絡實現SRM的無位置傳感器控制。文獻[1-3]分別用RBF神經網絡、模糊神經網絡、CMAC(小腦關節模型控制器)實現控制；文獻[4]用正弦函數模擬電感曲線，無需電機模型，但能力較差；文獻[5]以電流乘磁鏈作輸入，減少層數、加快計算，在兩相電機上實現；文獻[6]采用電流波形加神經網絡，減少計算；文獻[7]采用模糊神經網絡加多項式濾波，精度提高。

在該領域的研究，國內相對較少，也比較基礎。文獻[8-11]分別用RBF神經網絡、小波神經網絡、BP神經網絡和模糊神經網絡實現了SRM無位置傳感器控制；文獻[12]采用線性模型加RBF神經網絡，提高分辨能力。

本文采用神經網絡實現SRM的位置檢測，并用更高效的方法計算完整位置信息以實現換相，減小系統復雜度并提高通用性。最后，在三相6/4 SRM樣機實驗平臺上進行理論驗證。

1 神經網絡位置檢測模型及訓練[13]

1.1 神經網絡位置檢測模型

三層神經網絡能解決多數問題[14]。三層神經網絡結構如圖1所示。

圖1中，i為電流；ψ為磁鏈；Wkj，Wlk為連接權值；fK，fL為激活函數。

圖1 位置檢測神經網絡模型結構圖

網絡包含1個隱含層，其節點數n根據式(1)和訓練情況調整。

(1)

式中：m為輸入層節點數；l為輸出層節點數；α為1～10之間的常數。

電流可由電流傳感器采樣得到，磁鏈需要根據采樣的電壓電流來計算，其計算式：

(2)

式中：u(t)為繞組相電壓；R為繞組電阻。

1.2 神經網絡學習訓練

對三相6/4 SRM，轉子位置、電流、磁鏈如圖2所示。

圖2 轉子位置、電流、磁鏈關系

訓練結果如圖3所示。

(a) 學習結果

由圖3(a)知，[10°,40°]神經網絡計算轉子位置與實際轉子位置較為吻合，電流大時神經網絡計算結果好，這是由于神經網絡對中間數據效果好。由圖3(b)知，誤差可滿足控制。

2 轉子位置計算及方法優化[13]

2.1 轉子位置計算

以圖3的訓練結果建立SRM樣機無位置傳感器控制的Simulink仿真模型，在電流斬波控制(CCC)和電壓PWM控制(VPC)和角度位置控制(APC)時，對樣機的某一相繞組進行神經網絡位置檢測仿真，如圖4所示。

從圖4可以看出，在導通區間內，5°～35°時的神經網絡檢測結果與實際位置的吻合度較好。在導通區間外，因電流降為零而無法進行位置檢測，而不同控制方式和不同轉速對神經網絡的位置檢測無影響。所以，神經網絡可實現導通區間內的大部分位置檢測。而要實現無位置傳感器控制，需要完整的轉子位置來實現換相，因此還需對圖4的檢測結果進行處理。

(a) CCC.500 r/min.導通區間[0°,40°]

以APC為例，對三相6/4樣機仿真，結果如圖5所示。

圖5 樣機全繞組神經網絡位置檢測仿真

對于三相6/4 SRM而言，從理論上計算可得，當前相的30°～40°對應于下一相的0°～10°。從圖3～圖5可以看出，當前相的30°～40°對應于下一相約為2.5°～9.5°，誤差較小。所以，可以在30°～40°內進行換相。考慮到在高速運行時需要前移關斷角，因此選擇在30°時進行切換。完整轉子位置計算流程圖和仿真結果如圖6所示。

(a) 流程圖

2.2 計算方法優化

雖然上述方法能夠得到完整位置計算結果，但對每一相都進行神經網絡計算，計算量很大。

本文進行優化，只用一個神經網絡，并在合適的位置進行校正，該方法稱為單網絡完整位置法，其原理圖如圖7所示。

圖7 單網絡完整位置法框圖

圖7中，有下式：

(3)

式中：t1，t2為相鄰的θNN=θref時刻。從而可得三相位置角：

(4)

式中：mod(90)表示對90取余。

對單網絡完整位置法進行仿真，得到如圖8所示的仿真結果。

(a) 實際位置、檢測位置和完整計算位置

由圖8知，30°進行校正，θO有微小波動，影響微弱，不會對電機運行造成影響。因三相6/4 SRM的較優導通區間約為0～40°，因此30°和60°時發生約2°的角度突變都不會對SRM控制產生影響，而在0左右發生角度突變，則會產生輕微的影響，比如影響勵磁電流建立的幅值等，但因計算誤差小，所以影響不大。該優化方法計算誤差小且計算量小，本文采用該方法進行無位置傳感器控制。

3 實驗驗證[13]

與仿真相對應，通過實驗進行驗證。采樣頻率和神經網絡計算頻率均為10 kHz，用三相6/4 SRM樣機，使用ABB變頻器ACS800-11驅動交流異步電機作為測功機。

3.1 CCC時無位置傳感器控制

圖9給出了電機在CCC，轉速500 r/min,負載6 N·m，導通區間[0,40°]時的相關實驗波形。

(a) CCC位置檢測

圖9(a)為神經網絡位置檢測實驗，CH1、CH2、CH3、CH4為電流、磁鏈、計算位置和實際位置， [10°,42°]內與實際轉子位置吻合度較高。

圖9(b)為完整轉子位置計算實驗，CH4、CH2、CH3為電流、計算位置和實際位置，30°時進行調整，完整位置與實際位置有較高吻合度。

圖9(c)為無位置傳感器控制實驗，CH2～CH4為三相電流，CH1為完整計算位置。從圖9中可以看出，在30°時完整計算位置有微小調整，但對控制無影響，三相電流對稱，能夠實現無位置傳感器控制。

3.2 VPC時無位置傳感器控制

圖10給出了電機在VPC，轉速2 000 r/min，負載5 N·m、導通區間[0,40°]時的相關實驗波形。圖10(a)中CH1、CH2、CH3、CH4為電流、磁鏈、計算位置和實際位置。圖10(b)中CH1為相電流，

(a) VPC位置檢測

CH3為完整計算位置，CH4為實際位置。圖10(c)中CH1～CH3為三相電流，CH4為完整計算位置。

從圖10中可以看出，轉子的完整計算位置與實際位置有較高吻合度，且能夠實現無位置傳感器控制。

3.3 APC時無位置傳感器控制

圖11給出了電機在APC，轉速3 000 r/min，負載5 N·m、導通區間[-10°,30°]時的相關實驗波形。圖11(a)中CH1、CH2、CH3、CH4為電流、磁鏈、計算位置和實際位置。圖11(b)中CH2為相電流，CH3為完整計算位置，CH4為實際位置。圖11(c)中CH1～CH3為三相電流，CH4為完整計算位置。

(a) APC位置檢測

從圖11中可以看出，轉子的完整計算位置與實際位置有較高吻合度，且能夠實現無位置傳感器控制。

4 結 語

本文建立了SRM的神經網絡無位置傳感器控制模型，通過對樣機數據的學習，能夠實現樣機導通區間內轉子位置的檢測，然后采用單神經網絡加積分的方法，得到完整周期的轉子位置，通過實驗驗證了神經網絡在SRM轉子位置檢測的有效性，并實現了CCC，VPC和APC控制下的SRM無位置傳感器控制。