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BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)無E+E位置傳感器控制
無刷直流電機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便、運(yùn)行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn)廣泛應(yīng)用于國民生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。傳統(tǒng)的無刷直流電機(jī)的換相信號是通過轉(zhuǎn)子E+E位置傳感器獲得的,而E+E位置傳感器的存在直接影響了電機(jī)的體積、成本及運(yùn)行的可靠性,使其應(yīng)用受到了限制。

BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)無E+E位置傳感器控制
因此,研究無刷直流電機(jī)無E+E位置傳感器控制技術(shù)具有重要理論和實(shí)用價值。不依靠轉(zhuǎn)子E+E位置傳感器,直接由電機(jī)本體的某些參數(shù)來獲得換相信號,可以看作是一個非線性系統(tǒng)辨識的過程,可以用系統(tǒng)辨識的方法來解決這一問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有對函數(shù)良好的逼近能力,自我學(xué)習(xí)以適應(yīng)環(huán)境變化及并行分布式處理與存儲信息等特點(diǎn),成為了非線性系統(tǒng)辨識的一種重要方法。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具備人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般特點(diǎn),更具備算法簡單、便于實(shí)時實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),使其在非線性系統(tǒng)辨識中被廣泛應(yīng)用。 首先,本文在對無刷直流電機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理及BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對轉(zhuǎn)速對無刷直流電機(jī)進(jìn)行模型辨識,并通過仿真證實(shí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于系統(tǒng)辨識的可行性;其次,針對傳統(tǒng)的一些無E+E位置傳感器控制方式對轉(zhuǎn)速的依賴,本文推導(dǎo)出一種檢測無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)子位置的新方法,該方法是基于與速度無關(guān)的位置函數(shù)而形成的,由電機(jī)的線電壓及相電流差值映射出電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置信號,從而實(shí)現(xiàn)從零轉(zhuǎn)速到高轉(zhuǎn)速寬轉(zhuǎn)速范圍的轉(zhuǎn)子位置檢測;針對無刷直流電機(jī)本身的非線性和參數(shù)不確定性,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了該無刷直流電機(jī)無E+E位置傳感器的控制策略,為解決傳統(tǒng)BP算法存在的收斂速度慢及局部zui小的問題,采用了動態(tài)全參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法,同時本文采用離線訓(xùn)練確定BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始值,采用在線訓(xùn)練調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,保證了網(wǎng)絡(luò)良好的函數(shù)逼近能力,提高了環(huán)境適應(yīng)能力;zui后,論文對基于BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)寬轉(zhuǎn)速范圍無E+E位置傳感器控制方案進(jìn)行了仿真,論證了該方法的可行性。

BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)無E+E位置傳感器控制
設(shè)計并搭建了以TMS320F2812為核心的無刷直流電機(jī)的控制系統(tǒng),對本文提出的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠提供準(zhǔn)確的電機(jī)換相信號,從而實(shí)現(xiàn)無E+E位置傳感器控制,同時具有控制精度高、適應(yīng)性好、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。