永磁同步电机无位置传感器控制及自适应转速控制

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1、摘要永磁同步电机由于具有体积小、重量轻，转矩纹波小、转矩控制简单，转速平稳，动态响应快速准确，过载能力强等优点而广泛应用于现代交流调速系统中。然而，位置传感器的存在使得其安装、维护困难，增加了系统的成本，并且降低了系统的可靠性，因此，无位置传感器控制成为永磁同步电机研究的一个重要内容。其次，由于永磁同步电机是一个多变量、非线性、强耦合的系统，传统PID控制器容易受电机参数变化和负载扰动等不确定因素的影响，故在负载波动大，且对速度、转矩控制精度要求较高的情况下，该方法很难满足控制要求。神经网络(NN)

2、因其具有在线学习能力，非常适合于解决非线性系统的控制问题，但传统的BP神经网络结构复杂、训练速度慢，且存在局部极小问题，很难满足实时控制要求。径向基函数(RBF)神经网络具有学习速度快、泛化能力强的突出优点，有较强的实时性，结合快速的训练算法和简单、合理的控制方式就能够满足永磁同步电机系统对控制器的要求。本文应用MATLAB／SIMUL玳K仿真环境建立了五对极永磁同步电机及其驱动系统的动态仿真模型，对永磁同步电机的矢量控制调速系统进行了动态仿真分析。同时，本文以TI公司的TMS320F2812DSP

3、为基础，进行了永磁同步电机矢量调速控制系统软、硬件设计，实现了转子位置检测、转速调节以及过流和欠压保护等功能。在此基础之上，利用RBF神经网络进行无位置传感器控制和智能调速控制的研究。首先，本文提出了一种基于RBF神经网络的永磁同步电机无位置传感器控制方法，通过对电机a．p轴上电压和电流的映射，得到了电机转子的转角和转速，取代了传统的位置传感器，仿真结果表明了该控制方法的有效性。其次，本文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机自适应转速控制方法，该方法将离线训练好的网络构成转速控制器，并结合网络的

4、在线训练，让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数，使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF神经网络对控制对象进行在线辨识，为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。仿真结果证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、鲁棒性强等优点。．关键词：永磁同步电机；RBF神经网络；无位置传感器控制；自适应转速控制ABSTRACTPermanentMagnetSynchronousMotor(PMSM)hastheadvantagesofsmallvolume，lightinweight，smalltorqueri

5、pple，simplicityintorquecontrol，steadyrotatespeed,fastdynaIllicalspeedresponseandstrongoverloadability，SOitiswidelyusedinACspeedregulatingsystem．However，theexistingsensorsincreasethecost，reducethereliabilityofthesystemandaredifficulttomountandmaintain，S

6、Oitcan’tbeusedinbadenvironmentandhighdemandconditions．Therefore，positionsensorlesscontrolhasbecomeanimportanttopicofPMSMresearch．Moreover，becausePMSMisamulti·variable，nonlinearandstrongcouplingsystem，theconventionalPIDcontrolleriseasilysubjectedtOthein

7、fluenceofmotorparametervariationandloaddisturbance．Soitishardtosatisfytheneedinthesituationswhenloadvariationisbigandtherequirementofspeedaccuracyandtorquecontrolprecisionishigh．Theneuralnetwork(NN)iswellknownforitsstrongnonlinearmappingcapability,andC

8、anbeappliedtothecomplexspeedcontrolsystem．ConventionalBPneuralnetworkhasthedisadvantagessuchascomplexstructure，slowtrainingspeed,andeasilylandingintolocalmJninlulnpoints．AllofthesedisqualifyitfromfillingtheneedofcontrolofthePMSM．However