基于智能滑模观测器的PMLSM调速系统研究.pdf

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1、电气传动2014年第44卷第6期ELECTRICDRIVE2014Vo1．44No．6基于智能滑模观测器的PMLSM调速系统研究王辉。，马军。，刘红霞(1．郑州轻_r-_,lk学院机电工程学院，河南郑州450002；2．信阳工业学校，河南信阳465150)摘要：针对由于传统滑模观测器存在而引起系统抖振较大的问题，设计了一种可在线学习BP神经网络滑模观测器，以减小系统抖振和提高永磁直线电机伺服控制系统的性能。通过设计滑模观测器进行电流估计，获得反电势大小；将BP神经网络与传统滑模观测器相结合，并将电机定子电流估计值与实测值间的误差作为性能指标函数，实现权值的在

2、线学习，达到滑模观测器增益参数最优化自整定目的；引入锁相环技术达到对电机动子位置和速度的辨识。仿真实验结果表明，基于BP神经网络的滑模观测器能够实现对电机动子位置和速度的准确观测，且系统响应快速，稳态精度高。关键词：永磁直线同步电机；滑模观测器；BP神经网络；锁相环中图分类号：TM351文献标识码：AResearchofSpeedRegulatingSystemBasedonIntelligentSMOforPMLSMWANGHui，MAJun，LIUHong-xia。’(1．MechanicalandElectricalEngineeringInstitu

3、te，ZhengzhouUniversityofLightIndustry，Zhengzhou450002，／-／enan，China；2．XinyangIndustrialSchool，Xinyang465150，Henan，China)Abstract：Forreducingthechmtedngphenomenongeneratedbytheconventionalslidingmodeobserver(SMO)，anewSMObasedontheBPneuralnetworkwasdesignedtoimprovetheservocontrolsys

4、temperformanceofthepermanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM)．ASMOwasdesignedtoestimatethestatorcurrentstoobtainthebackEMF．TheBPneuralnetworkwasintroducedintotheSMOtorealizetheserf-optimizationoftheSMO’Sgainparameters，theerrorbetweentheestimatedcurrentandmeasuredcurentastheperfor

5、manceindexfunctiontorealizetheon—lineweightlearning．Thephaselockedlooptechnology(PLL)wasappliedtoestimatethemovervelocityandposition．ThesimulationresultsshowthenewSMOmayaccuratelyobservethemoverpositionandspeed，andthecontrolsystemhasquickresponseandhighstabilityaccuracy．Keywords：pe

6、rmanentmagnetlinearsynchronousmotor；slidingmodeobserver；backpropagationneuralnetwork；phaselockedloop无位置传感器检测与控制技术则不需要机械式传感器，有利于改善永磁同步电机驱动系统可动子位置的精确检测是实现永磁直线电机靠性，并可减少系统成本，降低运行环境要求，具高性能伺服控制的重要条件，传统的检测方法主有重要研究意义瞌]。目前，主要检测方法有：基要通过光栅尺等机械式传感器。虽然传统的检于数学模型的开环估计法、高频信号注入法、模型测方法原理简单，但制造工艺复杂，增

7、加了系统参考自适应控制、状态观测器法、以及卡尔曼滤波成本和维护费用，同时也降低了系统的可靠性，器等]。作为常用的一种状态观测器，虽然滑模进而影响了永磁直线电机的微型化，在一定程度状态观测器能够实现对电机转子位置的无传感器上限制了永磁直线同步电机的应用n]。检测，但由于IGBT等功率器件的高频开关及实际基金项目：国家科技支撑计划资助项目(2012BAF12B13)；河南省重点科技攻关项目(132102110057)；郑州市科技攻关项目(131PPTGG411-3)；郑州轻工业学院博士科研基金资助项目(000346)作者简介：SE辉(1977一)，男，博士，讲师

8、，Email：bjwh520@163．cortl54