BP 神經網絡在無位置SRM 控制系統上的應用研究

李廬，趙露

（1.安徽財經大學教務處，安徽蚌埠 233030；2.安徽電子信息職業技術學院，安徽 蚌埠 233030）

0 引言

在對驅動領域的不斷研究和探索下，SRM（switched reluctance motor，開關磁阻電動機）的應用技術逐漸成熟.作為一種具有較高靈敏性和精度的驅動技術，其在工業中的應用越來越廣泛，并且在一定程度上替代了傳統電機[1].現階段應用廣泛的感應電機、無刷直流電機都是以開關磁阻電機為基礎設計的[2].在實際運行過程中，由于SRM定轉子在結構上以簡單的雙凸極構造為核心，因此只需在定子上設置集中繞組即可實現運行[3]，這種不依賴永磁鐵的驅動方式在極大程度上降低了其生產成本.不僅如此，SRM 的控制方式也表現出更加靈活的特性，可以同時實現對多個參數的并行控制，這對于當前超高速生產加工需求而言是極為有利的[4].目前對無位置SRM 控制系統進行的研究大多是針對其控制靈敏度，即確保SRM 可以最大限度的實現與控制指令的同步[5]，但是對于具體控制精度的研究則相對較少.考慮到SRM 在運行期間執行的工作內容不同，因此調速性能、容錯能力都是保障其工作效果的重要基礎[6].為此，本文對BP 神經網絡在無位置SRM 控制系統上的應用進行了研究，并借助BP 神經網絡在學習方面的強大能力提高無位置SRM 控制系統的性能.本文在實際的應用環境中對設計系統的運行情況進行測試，驗證了其可靠性，以期為開關磁阻電機在更多領域的應用和發展提供有價值的參考.

1 系統控制中心構架設計

在無位置SRM 控制系統運行過程中，需要結合實際情況對具體的單位控制距離和控制精度進行差異化設置[7].不僅如此，本文以BP 神經網絡為核心技術對無位置SRM 控制系統進行設計，因此需要控制中心具有強大信息處理能力和信息交互能力.本文以PTFFR-HZ70 處理器作為系統控制中心的核心結構，PTFFR-HZ70 集成了四核Cortex?-A53 CPU 以及G31 MP2 GPU，通過內設的32 位（DDR3/LPDDR3/DDR4/LRDDR4）動態隨機存儲器，其可以實現對多路數據輸出接口RGB/2*LVDS/HDMI/CVBS OUT）和輸入接口（MIPI CSI/Parallel CSI）數據的高效處理，為控制系統提供流暢運行的基礎，保障系統性能穩定.對PTFFRHZ70的運行條件進行分析，在關鍵信號質量測試、高低溫測試以及軟件壓力測試結果中，其能夠實現24 小時無故障運行.在此基礎上，圍繞PTFFRHZ70 處理器，本文對控制中心的通信結構進行了進一步設置，具體如圖1所示.

圖1 系統控制中心設計構架

從圖1中可以看出，系統控制中心板卡設計了DDR4 高速存儲接口和QSFP28 100G 高速傳輸接口，并經過PCIE Gen3 x16 測試工程對其運行效果進行了檢驗測試.設置10G TOE 和NVMe FPGA 加速器，使得搭載的NVMe SSD RAID0可以實現高速存儲PL 內存.對于具體構件，以2 組DDR4 作為載體，每組4GB@64bit 2666MT/s.除此之外，為了滿足多設備的控制需求，還設置了2 個PL QSFP28 接口，型號為4lane/port 32.75Gbps/lane；2 個PL QSFP接口，型號為4lane/port 16.3Gbps/lane.通過設置PL FMC-HPC 擴展連接器實現與外部拓展裝置的快速連接，其中，PL 的型號為PCIE Gen3x4 的M.2 NVMe SSD 接口.在完成對系統控制中心板卡的設計后，對其進行了檢驗，并順利通過了IBERT 測試工程、DDR4測試工程以及SI5338時鐘配置工程的測試.

2 基于BP 神經網絡的系統邏輯設計

2.1 SRM 位置信息獲取

為了實現對SMR 的有效控制，首先需要獲取SRM 位置的信息.需要注意的是，由于SRM 的定轉子結構為雙凸極構造[8]，因此繞組集中在定子上，不存在永磁鐵對繞組中運動電勢和繞組電阻的壓降作用[9]，這就意味著可直接通過定子上計算得到轉子的位置信息[10].為此，通過檢測激勵相的電流波形實現該過程，其具體的計算式可以表示如下：

其中，v表示SMR的轉速，i表示通過SMR的電流大小，r表示SMR 的繞組電阻大小，ψ表示SMR 繞組的磁通量大小，θ表示SMR運行的角速度.

在對SMR 電流斬波控制的過程中，相電流上升階段以及下降階段的時間消耗，都間接反映了增量電感的變化情況.本文在忽略運動電勢的基礎上，利用式（1）即可獲得對低轉速運轉狀態下SMR 的轉速和位置信息.但是當SMR 的轉速較高時，對應的運動電勢也會隨之呈現出明顯的變大趨勢，此時其對相電流產生的影響也會大，如果不對其進行計算會直接導致轉子位置信息獲取結果存在較大誤差.考慮到該問題，我們以消除反電勢影響為目標，將非激勵相作為切入點，通過在其中注入測試脈沖信號對其計算.

首先，將低幅值的脈沖信號注入到SMR 的非激勵相后，經過繞組的電流在參數上升和下降的時間消耗會與原始的預定時間出現偏差.我們以一個電流斬波周期為計算單位，在運動電勢維持恒定的條件下，SMR 繞組的反電勢計算式可以表示如下：

其中，e表示SMR 繞組的反電勢，c表示在單位電流斬波周期內電流上升和下降階段時間消耗的比值參數，vs表示注入檢測脈沖信號后對應SMR 的轉速，is表示注入檢測脈沖信號對應的電流強度，那么i -is即為在注入檢測脈沖信號作用下通過SMR電流的變化幅度.

通過上述的方式，將式（2）代入式（1）中，就可以計算得到轉子的位置信息.

2.2 基于BP 神經網絡的控制參數設置

在上述基礎上，結合計算得到的實際SRM 位置信息以及運行需求，采用BP 神經網絡實現對具體控制參數的設置.

本文設計的BP 神經網絡包含三層前饋式結構，其中輸入層和輸出層的基礎構成單元為線性神經元.對于BP 神經網絡隱含層，利用高斯核函數設計，以確保其可以實現對輸入的SMR 位置信息形成局部響應.在此基礎上，建立輸出層對隱層節點之間的線性權重關系，使得輸入空間與輸出空間能夠形成完整的映射關系，由此實現對最優控制函數的逼近.其中，隱含層以高斯核函數作為徑向基函數的設置可以表示如下：

其中，Φ表示隱含層以高斯核函數，o表示隱含層節點的中心，b表示隱含層各個節點對應的寬度信息.

那么，結合式（3），對于整個BP 神經網絡輸出的控制參數結果計算可以表示如下：

其中，f(*)表示BP 神經網絡的輸出結果，wi表示隱含層各個節點對應的輸出層的線性權重系數，i表示隱含層節點的總量.對于wi的設置，以適應性的基本原則進行計算.在上節已經提到SMR 的位置與其對應的轉速直接相關，因此，對線性連接權重系數的計算可以表示如下：

在此基礎上，將式（5）帶入式（4），即可實現對不同轉速下SMR的針對性控制.

3 系統運行測試

在上述設計的基礎上，下面開展應用測試.通過對比本文設計的基于BP 神經網絡的無位置SRM 控制系統運行效果，對其應用價值作出客觀評價.

3.1 實驗平臺

在測試階段，以某實驗室為基礎環境搭建了無位置SRM 控制系統的實驗平臺.在實驗平臺構成上，設置了一臺三相6/4 開關磁阻電機，其對應的參數信息如表1所示.

表1 測試開關磁阻電機參數信息

除此之外，還為實驗平臺搭載了驅動器、整流橋、調壓器、示波器、電流鉗、阻抗分析儀等輔助和檢測裝置.在此基礎上，分別對比基于T型逆變器的SRM控制系統、基于FPGA的控制系統、基于擴展卡爾曼濾波的控制系統以及本文設計系統的控制效果.

3.2 測試方法

我們以電機輸出合成轉矩為檢測指標對不同系統的控制效果進行分析，設置開關磁阻電機每相以相對獨立的形式存在，因此對應電機合成轉矩結果為每相轉矩之和.分別設置測試開關磁阻電機的轉速為100 r/min、200 r/min、500r/min、1000 r/min、1500 r/min和2000 r/min，以此驗證不同條件下的控制效果.為了更加直觀地對轉矩進行分析，對其脈動程度進行量化處理，利用其脈動系數分析不同控制系統作用下電機輸出合成轉矩的波動程度.脈動系數越小，則表明電機輸出合成轉矩的波動程度越小，對應的控制效果越好；反之，脈動系數越大，則表明電機輸出合成轉矩的波動程度越大，對應的控制效果也不理想.其中，脈動系數的計算式表示如下：

其中，L表示脈動系數，Lmax表示合成轉矩的最大值，Lmin表示合成轉矩的最小值，Lavg表示合成轉矩的均值.

3.3 測試結果與分析

在上述基礎上，分別統計了當開關磁阻電機的轉速為100 r/min、200 r/min、500r/min、1000 r/min、1500 r/min 和2000 r/min 時的測試結果，具體如表2所示.

表2 脈動系數測試結果對比表

通過觀察表1 中的數據可以看出，T 型逆變器控制系統作用下，開關磁阻電機的脈動系數最小值為0.914（轉速為100 r/min 時），脈動系數最大值為0.996（轉速為2000 r/min 時）.FPGA 控制系統作用下，開關磁阻電機的脈動系數有所降低，但是最大值也達到了0.818（轉速為2000 r/min時）.而擴展卡爾曼濾波控制系統的控制效果呈現出與轉速的一定相關關系，當開關磁阻電機的轉速為100 r/min時，其脈動系數僅為0.776；當轉速為2000 r/min時，其脈動系數達到了0.925.在設計的控制系統作用下，開關磁阻電機的脈動系數最小值為0.625（轉速為100 r/min 時），脈動系數最大值為0.670（轉速為2000 r/min 時）.相比之下，脈動系數下降比例始終在31.0%以上，最大幅度達到了38.08%.測試結果表明，本文設計的基于BP 神經網絡的無位置SRM 控制系統可以實現對SRM 運行狀態的有效控制，對于維持其問題具有較好作用.

4 結語

受SRM 本身在結構上的特殊性影響，使得其在運行過程中在電磁關系表現出了明顯的非線性屬性，這也是控制系統相關控制效果難以實現進一步突破的主要原因之一.傳統模式下，處于自同步狀態的SRM 控制系統需要借助轉子位置信息實現對具體控制指令進行設置.本文對BP 神經網絡在無位置SRM 控制系統上的應用研究，解決了傳統控制系統對轉子位置信息的依賴問題，實現了對SRM狀態的高效控制.