开关磁阻电机神经网络无位置传感器控制

程昭竣,李 姗,陈茂才,曹 阳

(中国船舶重工集团公司第七〇四研究所，上海 200031)

0 引 言

开关磁阻电机(以下简称SRM)因结构坚固、控制简单、鲁棒性高等优势，受到广泛关注和研究应用，但其运行需要准确的转子位置信息，而位置传感器的加入会影响其在恶劣工况下的稳定性和实用性，因此无位置传感器控制成为SRM驱动系统的研究热点。

目前，SRM无位置传感器控制方法有多种，常见的有脉冲注入法、电流斜率法、电流波形法、电感法、磁链法、观测器法等。这些方法都能在一定的条件下实现SRM的无位置传感器控制，同时也受到转速范围、控制方式、电机结构等的限制而难以得到实际应用。因此SRM无位置传感器控制仍需要进行大量研究工作。

神经网络随着控制理论的发展而日渐成熟，且随着微电子技术的发展在实时控制领域得到越来越多的关注。SRM转子位置与相电流和磁链存在一定的非线性关系，而神经网络本质为非线性，因此用神经网络能够较好地描述这种非线性关系。国内外也有许多文献采用神经网络实现SRM的无位置传感器控制。文献[1-3]分别用RBF神经网络、模糊神经网络、CMAC(小脑关节模型控制器)实现控制；文献[4]用正弦函数模拟电感曲线，无需电机模型，但能力较差；文献[5]以电流乘磁链作输入，减少层数、加快计算，在两相电机上实现；文献[6]采用电流波形加神经网络，减少计算；文献[7]采用模糊神经网络加多项式滤波，精度提高。

在该领域的研究，国内相对较少，也比较基础。文献[8-11]分别用RBF神经网络、小波神经网络、BP神经网络和模糊神经网络实现了SRM无位置传感器控制；文献[12]采用线性模型加RBF神经网络，提高分辨能力。

本文采用神经网络实现SRM的位置检测，并用更高效的方法计算完整位置信息以实现换相，减小系统复杂度并提高通用性。最后，在三相6/4 SRM样机实验平台上进行理论验证。

1 神经网络位置检测模型及训练[13]

1.1 神经网络位置检测模型

三层神经网络能解决多数问题[14]。三层神经网络结构如图1所示。

图1中，i为电流；ψ为磁链；Wkj，Wlk为连接权值；fK，fL为激活函数。

图1 位置检测神经网络模型结构图

网络包含1个隐含层，其节点数n根据式(1)和训练情况调整。

(1)

式中：m为输入层节点数；l为输出层节点数；α为1～10之间的常数。

电流可由电流传感器采样得到，磁链需要根据采样的电压电流来计算，其计算式：

(2)

式中：u(t)为绕组相电压；R为绕组电阻。

1.2 神经网络学习训练

对三相6/4 SRM，转子位置、电流、磁链如图2所示。

图2 转子位置、电流、磁链关系

训练结果如图3所示。

(a) 学习结果

由图3(a)知，[10°,40°]神经网络计算转子位置与实际转子位置较为吻合，电流大时神经网络计算结果好，这是由于神经网络对中间数据效果好。由图3(b)知，误差可满足控制。

2 转子位置计算及方法优化[13]

2.1 转子位置计算

以图3的训练结果建立SRM样机无位置传感器控制的Simulink仿真模型，在电流斩波控制(CCC)和电压PWM控制(VPC)和角度位置控制(APC)时，对样机的某一相绕组进行神经网络位置检测仿真，如图4所示。

从图4可以看出，在导通区间内，5°～35°时的神经网络检测结果与实际位置的吻合度较好。在导通区间外，因电流降为零而无法进行位置检测，而不同控制方式和不同转速对神经网络的位置检测无影响。所以，神经网络可实现导通区间内的大部分位置检测。而要实现无位置传感器控制，需要完整的转子位置来实现换相，因此还需对图4的检测结果进行处理。

(a) CCC.500 r/min.导通区间[0°,40°]

以APC为例，对三相6/4样机仿真，结果如图5所示。

图5 样机全绕组神经网络位置检测仿真

对于三相6/4 SRM而言，从理论上计算可得，当前相的30°～40°对应于下一相的0°～10°。从图3～图5可以看出，当前相的30°～40°对应于下一相约为2.5°～9.5°，误差较小。所以，可以在30°～40°内进行换相。考虑到在高速运行时需要前移关断角，因此选择在30°时进行切换。完整转子位置计算流程图和仿真结果如图6所示。

(a) 流程图

2.2 计算方法优化

虽然上述方法能够得到完整位置计算结果，但对每一相都进行神经网络计算，计算量很大。

本文进行优化，只用一个神经网络，并在合适的位置进行校正，该方法称为单网络完整位置法，其原理图如图7所示。

图7 单网络完整位置法框图

图7中，有下式：

(3)

式中：t1，t2为相邻的θNN=θref时刻。从而可得三相位置角：

(4)

式中：mod(90)表示对90取余。

对单网络完整位置法进行仿真，得到如图8所示的仿真结果。

(a) 实际位置、检测位置和完整计算位置

由图8知，30°进行校正，θO有微小波动，影响微弱，不会对电机运行造成影响。因三相6/4 SRM的较优导通区间约为0～40°，因此30°和60°时发生约2°的角度突变都不会对SRM控制产生影响，而在0左右发生角度突变，则会产生轻微的影响，比如影响励磁电流建立的幅值等，但因计算误差小，所以影响不大。该优化方法计算误差小且计算量小，本文采用该方法进行无位置传感器控制。

3 实验验证[13]

与仿真相对应，通过实验进行验证。采样频率和神经网络计算频率均为10 kHz，用三相6/4 SRM样机，使用ABB变频器ACS800-11驱动交流异步电机作为测功机。

3.1 CCC时无位置传感器控制

图9给出了电机在CCC，转速500 r/min,负载6 N·m，导通区间[0,40°]时的相关实验波形。

(a) CCC位置检测

图9(a)为神经网络位置检测实验，CH1、CH2、CH3、CH4为电流、磁链、计算位置和实际位置， [10°,42°]内与实际转子位置吻合度较高。

图9(b)为完整转子位置计算实验，CH4、CH2、CH3为电流、计算位置和实际位置，30°时进行调整，完整位置与实际位置有较高吻合度。

图9(c)为无位置传感器控制实验，CH2～CH4为三相电流，CH1为完整计算位置。从图9中可以看出，在30°时完整计算位置有微小调整，但对控制无影响，三相电流对称，能够实现无位置传感器控制。

3.2 VPC时无位置传感器控制

图10给出了电机在VPC，转速2 000 r/min，负载5 N·m、导通区间[0,40°]时的相关实验波形。图10(a)中CH1、CH2、CH3、CH4为电流、磁链、计算位置和实际位置。图10(b)中CH1为相电流，

(a) VPC位置检测

CH3为完整计算位置，CH4为实际位置。图10(c)中CH1～CH3为三相电流，CH4为完整计算位置。

从图10中可以看出，转子的完整计算位置与实际位置有较高吻合度，且能够实现无位置传感器控制。

3.3 APC时无位置传感器控制

图11给出了电机在APC，转速3 000 r/min，负载5 N·m、导通区间[-10°,30°]时的相关实验波形。图11(a)中CH1、CH2、CH3、CH4为电流、磁链、计算位置和实际位置。图11(b)中CH2为相电流，CH3为完整计算位置，CH4为实际位置。图11(c)中CH1～CH3为三相电流，CH4为完整计算位置。

(a) APC位置检测

从图11中可以看出，转子的完整计算位置与实际位置有较高吻合度，且能够实现无位置传感器控制。

4 结 语

本文建立了SRM的神经网络无位置传感器控制模型，通过对样机数据的学习，能够实现样机导通区间内转子位置的检测，然后采用单神经网络加积分的方法，得到完整周期的转子位置，通过实验验证了神经网络在SRM转子位置检测的有效性，并实现了CCC，VPC和APC控制下的SRM无位置传感器控制。