CN102324880A - 无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,该方法包括下列顺序的步骤:(1)在电机静止或低速的情况下,在电机的定子线圈上施加测试脉冲,单片机检测出电机的反电动势信号;(2)将反电动势信号和噪声信号共同输入随机共振系统,随机共振系统输出过零信号;(3)单片机对随机共振系统输出的过零信号进行检测,输出电机换相信号至电机。本发明通过随机共振系统,将淹没在噪声中微弱的反电动势信号增强,使噪声显著减弱,从而实现提取电机微弱反电动势过零信号的目的。由于过零信号更准确,本发明可以提高电机的运行效率,实现无位置传感器无刷直流电机启动过程无反转,保证电机启动与运行过程的平稳、高效。

Description

无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法
技术领域
本发明涉及电子信号的检测领域,尤其是一种无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法。
 
背景技术
无刷直流电动机在运行时需要转子的位置信号,以控制逆变器中功率管的换流,从而实现定子磁场与转子的同步运行。大多数无刷直流电机都是靠轴位置传感器或者其他类型的探测式位置检测器来实现转子位置的检测,这些传感器不仅增加了成本,使系统连接更加复杂,而且由于传感器本身存在的缺陷,使得整个系统的可靠性无法得到保证。
无霍尔无刷直流电动机控制器在较高转速运转时,通过检测反电动势的过零点而间接获得电机转子的位置,从而确定各相加电顺序,达到换相的目的。其具有以下优点:省去了容易损坏的霍尔传感器;减少了电机及控制系统的引线数量;大幅度提高无刷直流电动机及控制系统可靠性。然而,在电机启动与低速运行时,反电动势很小,过零点无法测量或不易测量,无法通过反电动势法确定电机转子的位置。
目前,微弱信号检测技术的重点集中在抑制噪声上,然而,当噪声频谱与信号频谱接近时,在抑制噪声的同时,有用信号也不可避免地受到损害。随机共振理论指出,当有噪声的系统发生随机共振时,部分噪声能量会转化为有用信号的能量,从而使系统输出信噪比大大提高,即给特定系统加入一定强度的噪声,不但不会阻碍反而会提高信号检测的性能,这种“反常效应”在微弱信号检测中具有很大的潜力。随机共振理论为人们在强噪声背景下微弱信号的检测方法研究中开创了新的思路,具有良好的应用价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够提高反电动势过零信号的信噪比,实现在低转速下有效检测过零信号的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:一种无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,该方法包括下列顺序的步骤:
(1)在电机静止或低速的情况下,在电机的定子线圈上施加测试脉冲,单片机检测出电机的反电动势信号;
(2)将反电动势信号和噪声信号共同输入随机共振系统,随机共振系统输出过零信号;
(3)单片机对随机共振系统输出的过零信号进行检测,输出电机换相信号至电机。
由上述技术方案可知,本发明通过随机共振系统,将淹没在噪声中微弱的反电动势信号增强,使噪声显著减弱,从而实现提取电机微弱反电动势过零信号的目的。由于过零信号更准确,本发明可以提高电机的运行效率,实现无位置传感器无刷直流电机启动过程无反转,保证电机启动与运行过程的平稳、高效。
 
附图说明
图1是本发明的原理图;
图2是本发明的工作流程图;
图3是输入信号为确定值时的随机共振波形图;
图4是输入信号为随机二进制信号时的随机共振波形图;
图5、6分别是原始电机反电动势信号、反电动势过零信号的波形图;
图7、8分别是阈值系统输出的电机反电动势信号、反电动势过零信号的波形图。
 
具体实施方式
一种无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,该方法包括下列顺序的步骤:(1)在电机静止或低速的情况下,在电机的定子线圈上施加测试脉冲,单片机检测出电机的反电动势信号;(2)将反电动势信号和噪声信号共同输入随机共振系统,随机共振系统输出过零信号;(3)单片机对随机共振系统输出的过零信号进行检测,输出电机换相信号至电机。所述的电机低速是指电机转速低于10rpm,测试脉冲的电压是固定的,脉冲的周期与占空比需要经过测试后确定,如图1、2、7所示。
所述的噪声信号为高斯白噪声,噪声信号和反电动势信号合成后输入放大器,放大器对合成信号进行放大,并将放大后的合成信号输出至随机共振系统。所述的随机共振系统为根据随机共振理论对周期信号与噪声共同作用的双稳态系统,其公式如下:
Figure 2011101579291100002DEST_PATH_IMAGE001
式中 a、b为是双稳系统的结构参数,
Figure 385395DEST_PATH_IMAGE002
为双稳系统的输入信号,为周期信号,
Figure 60090DEST_PATH_IMAGE004
为均值为0、噪声强度为D的白噪声。
假设双稳态系统的输入信号为随机二值数字信号,将双稳态系统简化为阈值系统:当 x≥ theta时, y=1;当 x<theta 时, y=0,其中 x是系统输入,theta是系统的阈值, y是系统的输出。
如图3所示,横坐标为噪声强度,纵坐标为输入与输出信号的相似度。令阈值系统的输入s为常量1,在系统的输入端加入强度为D的服从正态分布的噪声n,则系统的总输入为x=s+n,定义输出为1的频率为阈值系统输入与输出的相似度S,则有S=Prob(y=1)×100%,相似度S随着噪声n强度的增大而加大,直到增大至一饱和值为止。图中实线为theta=1,‘+’线为theta=2,实心圆点线为theta=5时的曲线。
如图4所示,横坐标为噪声强度,纵坐标为输入与输出信号的相似度。令阈值系统的输入s为随机二进制信号,即概率Prob(s=1)=Prob(s=0)=0.5,在系统的输入端加入强度为D的服从正态分布的噪声n,则系统的总输入为x=s+n,定义输出为1的频率为阈值系统输入与输出的相似度S,则有S=Prob(y=s)×100%,相似度S随着噪声n强度的增大而加大,直到增大至一饱和值为止。图中实线为theta=1,‘+’线为theta=2,实心圆点线为theta=5时的曲线。相似度S越大,说明信号放大后的失真越小。
电机的反电动势信号与高斯白噪声的合成信号经放大后,没有经过阈值系统处理的电机反电动势信号波形如图5所示,图5的横坐标为时间,单位为毫秒,纵坐标为反电动势信号;没有经过阈值系统处理的过零信号波形如图6所示,横坐标为时间,单位为毫秒,纵坐标为反电动势过零信号。可见,图6所示的过零信号是根本无法用作电机换相的。本发明在选定合适的系统结构参数的基础上,上述含噪声的合成信号经过阈值系统之后发生了随机共振现象,其波形图如图7所示,横坐标为时间,单位为毫秒,纵坐标为反电动势信号;经过阈值系统处理的过零信号如图8所示,横坐标为时间,单位为毫秒,纵坐标为反电动势过零信号,通过对比可以发现,经随机共振处理后的过零信号非常清晰,基本均匀对称分布,易于检测,完全可以满足电机换相的需要。

Claims (7)

1.一种无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,该方法包括下列顺序的步骤:
(1)在电机静止或低速的情况下,在电机的定子线圈上施加测试脉冲,单片机检测出电机的反电动势信号;
(2)将反电动势信号和噪声信号共同输入随机共振系统,随机共振系统输出过零信号;
(3)单片机对随机共振系统输出的过零信号进行检测,输出电机换相信号至电机。
2.根据权利要求1所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于:所述的噪声信号为高斯白噪声,噪声信号和反电动势信号合成后输入放大器,放大器对合成信号进行放大,并将放大后的合成信号输出至随机共振系统。
3.根据权利要求1所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于:所述的随机共振系统为根据随机共振理论对周期信号与噪声共同作用的双稳态系统,其公式如下:
Figure 2011101579291100001DEST_PATH_IMAGE001
式中 a、b为是双稳系统的结构参数,
Figure 264594DEST_PATH_IMAGE002
为双稳系统的输入信号,
Figure 2011101579291100001DEST_PATH_IMAGE003
为周期信号,为均值为0、噪声强度为D的白噪声。
4.根据权利要求1所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于:所述的电机低速是指电机转速低于10rpm,测试脉冲的电压是固定的,脉冲的周期与占空比需要经过测试后确定。
5.根据权利要求3所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于: 假设双稳态系统的输入信号为随机二值数字信号,将双稳态系统简化为阈值系统:当 x≥ theta时, y=1;当 x<theta 时, y=0,其中 x是系统输入,theta是系统的阈值, y是系统的输出。
6.根据权利要求5所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于:令阈值系统的输入s为常量1,在系统的输入端加入强度为D的服从正态分布的噪声n,则系统的总输入为x=s+n,定义输出为1的频率为阈值系统输入与输出的相似度S,则有S=Prob(y=1)×100%,相似度S随着噪声n强度的增大而增大,直到增大至一饱和值为止。
7.根据权利要求5所述的无刷直流电机微弱反电动势信号的随机共振检测方法,其特征在于: 令阈值系统的输入s为随机二进制信号,即概率Prob(s=1)=Prob(s=0)=0.5,在系统的输入端加入强度为D的服从正态分布的噪声n,则系统的总输入为x=s+n,定义输出为1的频率为阈值系统输入与输出的相似度S,则有S=Prob(y=s)×100%,相似度S随着噪声n强度的增大而增大到一最大值,然后就随着噪声n强度的进一步增大而下降。
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