CN107154716A - 双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法,涉及直流电机技术领域。该电机包括机壳、转轴、定子及其绕组、转子和中央激励线圈,机壳内部的转轴表面固定覆盖一层导磁体,定子包括第一组和第二组凸极定子,转子包括第一组和第二组凸极转子;第一组凸极定子与第一组凸极转子中心相同,齿对齐放置,第二组凸极定子和第二组凸极转子中心同轴,齿间周向错开15度机械角放置。采用基于神经网络角度优化位置控制,在绕组上的电压一定时,通过改变与绕组串联的主开关管的导通角θon和关断角θoff,来调节电动机的转矩。本发明在定子周向错位的同时在两组定子之间加入励磁线圈,从根本上减少转矩脉动,能避免永磁体的退磁风险。

Description

双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法
技术领域
本发明涉及直流电机技术领域,尤其涉及一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法。
背景技术
开关磁阻电机由于结构简单、出力大、调速性能良好,在工业领域中得到了日益广泛的应用。随着电机技术、电力电子技术、数字控制技术、控制理论及传感器技术的发展与应用,在开关磁阻电机的基础上,双凸极电机成为近几年发展起来的一种新型特种电机,其控制技术已日趋成熟,目前,已在航空航天、轨道交通、机床、汽车电子、家用电器以及工业过程控制等领域得到了广泛的应用。然而,开关磁阻电机有其不足之处:转矩脉动和大噪声是限制本电机应用时的两大因素。转矩脉动即在电机的一个换相周期内,输出转矩的最大值与最小值相差过大,导致电机振动,在电机远离设计点时转矩脉动体现的更加明显,尤其在电动车、纺织等对电机输出转矩要求较高的行业。造成转矩脉动的原因主要有两个:一个是电机的特殊的双凸极结构决定了必然有较大的转矩脉动,尤其时在定转子对齐位置,此时磁阻最小,磁链饱和,相转矩输出最小;二是由于电机应用在需要功率变换器频繁开关的运行环境当中,即在频繁开关是会产生除基波外的复杂的电压谐波分量,也会造成电机的脉动。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法,既便于加工制造,又可使电机较少转矩波动,从而具有高电机效率和功率密度,同时也能有效提升直流电机的抗干扰能力。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:
一方面,本发明提供一种双定子周向错位角电励磁直流电机,包括机壳、转轴、定子及其绕组、转子和中央激励线圈;机壳设有前端盖和后端盖,分别设于机壳的两端,并在前端盖和后端盖的中心均设有用于转轴穿过的圆孔;机壳内部的转轴表面固定覆盖一层导磁体,导磁体的中间一段向外突出,使导磁体的轴切面为扁十字型;定子包括第一组凸极定子和第二组凸极定子,分别固定设于机壳两端的内壁上,两组凸极定子均设有相应的三相定子绕组;转子包括第一组凸极转子和第二组凸极转子,分别设于机壳内部转轴的两端,并固定于导磁体外侧;第一组凸极定子与第一组凸极转子中心相同,两者的齿相对齐放置,第二组凸极定子和第二组凸极转子中心同轴,两者的齿间周向错开15度机械角放置;中央激励线圈设于第一组凸极转子和第二组凸极转子之间的导磁体中间突出部分的外侧,并固定在机壳上;第一组凸极定子与第一组凸极转子之间、第二组凸极定子和第二组凸极转子之间均有气隙。
优选地,两组凸极定子均由硅钢片叠压而成。
另一方面,本发明还提供一种上述双定子周向错位角电励磁直流电机的控制方法,将两组定子绕组分别独立控制,采用基于神经网络角度优化位置控制的方式,在加在绕组上的电压一定的情况下,通过改变与绕组串联的主开关管的导通角θon和关断角θoff,来调节电动机的转矩,具体包括如下步骤:
步骤1:将单套三相不对称半桥驱动电路进行并联,形成双套驱动电路,分别用于驱动控制两套定子绕组;
步骤2:电网经过整流电路向三相不对称半桥驱动电路中的储能电容器充电,分别对两套三相不对称半桥驱动电路供电;
步骤3:在两个转子上分别安装位置传感器,并将两个位置传感器信号分别连接至两套位置捕获电路中,通过中央处理器来处理两组位置的实时信号,确定两套驱动电路中的IGBT的导通相序,从而控制两组定子绕组的通电顺序;
步骤4:进行样本测试,初始化后保持导通角θon不变,对关断角θoff进行优化搜索,得到准确的最优关断角,具体方法为:
步骤4.1:初始化步长Δθ改变符号的次数Csv为0,设定转速和转矩;由式(18)、(19)初始化θon和θoff
其中,θm为绕组电流曲线的第一个峰值所在的转子角度;Lna为转子和定子处在二凸极未对齐位置时的电感大小;N为电机转速;Vdc为加在定子绕组上的直流电压;Iref为参考电流;
其中,Ra和Ru分别是对齐电感和非对齐电感量的倒数,Rua=Ru-Ra,α=Ra/Rua;θa为转子对齐电感角度;x为一常量;
步骤4.2:待系统工作在稳定的转速上后,得到当前电流值I0
步骤4.3:将θoff减少一个步长Δθ,Δθ根据搜索收敛速度和搜索精度进行确定;
步骤4.4:待系统工作在稳定的转速上后,比较当前电流值I1和上一次系统稳定后的电流值I0的大小;如果I1大于I0,则直接执行步骤4.5;否则,改变Δθ的符号,并记录Δθ改变符号的次数Csv,执行步骤4.5;
步骤4.5:判断Δθ改变符号的次数Csv是否等于2;若是,则退出搜索过程,此时的电流值I1即为在设定的转速和转矩下的最小电流值,此时的θoff为准确的最优关断角,执行步骤5;若否,则令I1=I0,返回步骤4.3,继续减小θoff
步骤5:训练RBF神经网络,具体方法为:
步骤5.1:将预测样本集的转速w0和转矩T0输入RBF神经网络中,输出关断角
步骤5.2:将步骤4样本测试时得到的准确的最优关断角θoff输入到RBF神经网络中,将网络输出的关断角与准确的最优关断角θoff比较,得到误差Δθoff
步骤5.3:判断误差Δθoff的绝对值是否小于预设误差阈值,若是,则训练结束,执行步骤6;若否,则用误差Δθoff经过权值修正算法修正RBF神经网络各节点的权值,返回步骤5.1;
步骤6:将实时得到的转速w和转矩T输入到训练后的RBF神经网络中,得到最优关断角,由中央处理器输出换相逻辑信号,对驱动电路进行控制,实现两组定子绕组的独立控制。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明提供的一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法,在定子周向错位的同时在两组定子之间加入励磁线圈,通过将两组定子凸极在周向上错开一定机械角的方式,从根本上减少转矩脉动,励磁线圈的优势在于避免了永磁体的退磁风险,可以在更为恶劣的环境下使用,从而提高了电机的可靠性,并且提高了转矩和转速额定控制范围。两组定子由硅钢片叠压而成,不仅减轻了电机的重量,减小了电机的转动惯量,以及电机控制的复杂性,而且还基于转矩叠加原理,两边绕组分别产生的转矩相互叠加,使得电励磁直流电机一个转子极受到的转矩还没有衰减到最小时,另一个转子极已经受到具有补偿作用的转矩,两者相互叠加,不仅合成转矩增加,电机输出转矩脉动亦大幅减小。本发明还通过控制角度来减少转矩脉动,在运行时通过获得电流和角度数据就可以得到当前相的转矩和磁链数据。本发明提供的一种双定子周向错位角电励磁直流电机既方便与加工制造,又可使电机较少转矩波动,从而提高电机效率和功率密度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机轴向切面2D结构示意图;
图2为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机机壳内部3D结构示意图;
图3为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机的转轴部分示意图;
图4为本发明实施例提供的定子周向错位角示意图;
图5为本发明实施例提供的定子周向错位时两组定子绕组电感曲线图;
图6为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机磁通走向示意图;
图7为本发明实施例提供的没有定子周向错位时理想电感曲线图;
图8为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机控制原理图;
图9为本发明实施例提供的双定子周向错位角电励磁直流电机驱动电路示意图;
图10为本发明实施例提供的RBF神经网络样本测试流程图;
图11为本发明实施例提供的RBF神经网络训练原理图。
图中:1、机壳;2、转轴;3、中央激励线圈;4、前端盖;5、后端盖;6、导磁体;7、第一组凸极定子;8、第二组凸极定子;9、第一组凸极转子;10、第二组凸极转子。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本实施例提供一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法,其目的在于提供一种既方便与加工制造,又可使电机较少转矩波动,从而具有高电机效率和功率密度的双定子周向错位角电励磁直流电机结构,同时也有效提升这种直流电机的抗干扰能力。
双定子周向错位角电励磁直流电机,包括机壳1、转轴2、定子及其绕组、转子和中央激励线圈3。其轴向切面的二维结构如图1所示,机壳1设有前端盖4和后端盖5,分别设于机壳1的两端,并在前端盖4和后端盖5的中心均设有用于转轴2穿过的圆孔。机壳1内部的三维立体结构如图2所示,转轴2表面固定覆盖一层导磁体6,导磁体6的中间一段向外突出,延伸至第一组凸极转子和第二组凸极转子之间,使导磁体6的轴切面为扁十字型。定子包括第一组凸极定子7和第二组凸极定子8,分别固定设于机壳1两端的内壁上,两组凸极定子均设有相应的三相定子绕组。转子包括第一组凸极转子9和第二组凸极转子10,分别设于机壳1内部转轴的两端,并固定于导磁体6外侧。中央激励线圈3设于第一组凸极转子9和第二组凸极转子10之间的导磁体6中间突出部分的外侧,并固定在机壳1上。转轴2、导磁体6、转子及中央激励线圈3的结构如图3所示。第一组凸极定子7与第一组凸极转子9之间、第二组凸极定子8和第二组凸极转子10之间均有气隙。两组凸极定子均由硅钢片叠压而成。第一组凸极定子7与第一组凸极转子9中心相同,两者的齿相对齐放置,第二组凸极定子8和第二组凸极转子10中心同轴,两者的齿间周向错开15度机械角放置,如图4所示,A1、A2、A3、B1、B2、B3、Cl、C2、C3分别为第一套定子绕组的三相绕组,A11、A21、A31、B11、B21、B31、C11、C21、C31分别为第二套定子绕组的三相绕组。如图5所示电感曲线中的第II区域和第IV区域,分别检测两组转子对应定子绕组的位置,当第一组凸极定子的凸极与第一组凸极转子的凸极对齐,即电感开始下降时,第二组凸极定子的凸极与第二组凸极转子的凸极位置刚好达到电感上升的位置,如图2所示,当C2、C21同时到导通时,C21首先达到凸极对齐的位置,首先切断齿C21的供电,导通B11。如此导通,电机转子根据最小磁通原理逆时针旋转,能有效较少齿槽转矩,从而减少转矩脉动。图6为本实施例电机的磁通路径示意图,磁通由第一组定子铁心穿过转子铁心,经电机转轴上覆盖的导磁材料传导到第二组转子铁心穿过与之相对的第二组定子铁心,再由电机机壳传回第一组定子铁心形成闭合磁路。
由于电路、磁路的非线性和开关性,使得描述双定子周向错位角电励磁直流电机的基本平衡方程组实际上很难计算,但可以根据具体运行状态和研究目的进行必要的简化,因此可以采用线性模型、准线性模型和非线性模型的求解方法。线性模型有利于对双定子周向错位角电励磁直流电机的定性分析,了解其运行的物理状况、内部各物理量的基本特点和相互关系;准线性模型具有一定的计算精度,利于分析和设计控制策略。电机的基本平衡方程如下所述。
如图7所示,为没有定子周向错位时的理想电感曲线,图中坐标原点θ=0是位置参考点,定义为转子凹槽中心与定子磁极轴线重合的位置,即最小电感处;θ3是定、转子极全部重合的起点,即定、转子前极边重合的位置(一般转子磁极宽度大于定子磁极宽度);θ4是定、转子后极边重合的位置;θ1和θ5是转子后极边与定子前极边重合的位置;θ2是转子前极边与定子后极边重合的位置。
电感L(θ)和转子位置角的关系可以用式(1)的函数形式表示。
其中,K=(Lmax-Lmin)/(θ32);
①电动势平衡方程式
假设各相结构和电磁参数对称,根据电路定律,可以写出双定子周向错位角电励磁直流电机的第k相的电动势平衡方程式为
其中,uk为第k相的端电压;lk为第k相的电流;Rk为第k相的电阻;ψk为第k相的磁链;
在双定子周向错位角电励磁直流电机中,各相绕组的磁链是转子位移角和各相绕组电流的函数,故磁链ψk
ψk=ψ(i1,i2,…,iq;θ) (3)
如果忽略电阻压降,并假设磁路为线性,则式(2)中可写为
其中,Ω为(机械)角速度,Ω=dθ/dt;er为由于磁链变化在绕组中引起的感应电动势,称为变压器电动势;ea为由于转子旋转使绕组交链的磁链变化引起的感应电动势,称为旋转电动势。
进一步考察双定子周向错位角电励磁直流电机能量流,有:
式(5)表明,输入功率的一部分转为磁场储能增量;另一部分则为输出的机械功率。可以说,双定子周向错位角电励磁直流电机正是利用其不断的能量储存、转换而获得高效、大功率的性能。
②转矩平衡方程式
根据能量守恒定律,在旋转电机的机电能量转换中,存在着以下平衡关系:电源输入的电能=磁场储能的增量+输出的机械能+转换成的热能。
在不考虑电路中电阻损耗、铁芯损耗和转子旋转产生机械损耗的情况下,绕组输入的电能We应等于结构中磁储能Wf与输出机械能Wm之和,即为:
We=Wf+Wm (6)
如果把电压u和感应电势e的参考方向选得一致,根据电磁感应定律,绕组电路的电压方程为
绕组输入的电能可由其端电压、端电流计算,即为
dWe=uidt (8)
将式(7)代入式(8),得
dWe=idψ (9)
机械能可由电磁转矩Te和角位移θ计算,即为
dWm=Tedθ (10)
将式(9)和式(10)代入式(6),则得
dWf(ψ,θ)=idψ-Tedθ (11)
式(11)表明,对无损系统,磁储能是由独立变量ψ和θ表示的状态变量,磁储能ψ由θ和所决定。当ψ为恒定值时,由式(9)得到一般转矩计算式,为
在考虑转子处于任意位置时的电磁转矩时,可以假设转子无机械转动,则由式(6)得
dWe=dWf (13)
将式(13)代入式(9),得
设磁路中无磁滞损耗,再假设磁路为线性磁路(这在气隙不太小,磁路不太饱和时近似成立),则磁链ψ可由电感L表示为
ψ=Li (15)
将式(15)代入式(14),得到磁储能的计算式
将式(16)代入式(12),得
由以上分析可知:
(1)电磁转矩的大小同绕组电流的平方成正比,即使考虑到电流增大后铁芯饱和的影响,转矩不再与电流平方成正比,但仍随电流的增大而增大,因此可以通过增大电流有效地增大转矩,并且可以通过控制绕组电流得到恒转矩输出的特性;
(2)转矩的方向与绕组电流的方向无关,只要在电感曲线的上升段通入绕组电流就会产生正向电磁转矩,而在电感曲线的下降段通入绕组电流则会产生反向的电磁转矩;
(3)双定子周向错位角电励磁直流电机的电磁转矩是由转子转动时气隙磁导变化产生的,当磁导对转角的变化率大时,转矩也大,因此在第一组定子凸极与转子凸极脱离最大磁导变化率点时,第二组定子凸极与转子凸极达到最大磁导变化率的点,如图4所示在理想情况下可输出波动较小的转矩,可有效的抑制较大转矩差的出现,从而降低转矩脉动。
在上述原理的基础上,为实现调节电动机的转矩的目的,将两组定子绕组分别独立控制,通过分别检测和定义两侧定子绕组的电流和磁链来计算转子角度,达到两侧绕组单独换相与任意时刻电机两侧绕组都有同时导通相之目的,且产生的转矩相互叠加,电磁转矩增加的同时减小了转矩脉动。本实施例采用的控制方法为,采用基于神经网络角度优化位置控制的方式,在加在绕组上的电压一定的情况下,通过改变与绕组串联的主开关管的导通角θon和关断角θoff,控制原理如图8所示,具体方法包括以下步骤。
步骤1:将单套三相不对称半桥驱动电路进行并联,形成双套驱动电路,分别用于驱动控制两套定子绕组;如图9所示,其中WindingA、WindingB、WindingC及WindingA1、WindingB1、WindingC1分别为两套定子绕组的电感线圈。
步骤2:电网经过整流电路向三相不对称半桥驱动电路中的储能电容器C1和C2充电,分别对两套三相不对称半桥驱动电路供电;
步骤3:在两个转子上分别安装位置传感器,并将两个位置传感器信号分别连接至两套位置捕获电路中,通过中央处理器来处理两组位置的实时信号,确定两套驱动电路中的IGBT的导通相序,从而控制两组定子绕组的通电顺序;
步骤4:进行样本测试,初始化后保持导通角θon不变,对关断角θoff进行优化搜索,得到准确的最优关断角,如图10所示,具体方法为:
步骤4.1:初始化步长Δθ改变符号的次数Csv为0,设定转速和转矩;由式(18)、(19)初始化θon和θoff
其中,θm为绕组电流曲线的第一个峰值所在的转子角度,一般与电机转速相对应,可通过实验获得;Lna为转子和定子处在二凸极未对齐位置时的电感大小;N为电机转速,单位是rpm/min,N=9.55w,w为转子角速度,单位是rad/s;Vdc为加在定子绕组上的直流电压;Iref为参考电流;
其中,Ra和Ru分别是对齐电感和非对齐电感量的倒数,Rua=Ru-Ra,α=Ra/Rua;θa为转子对齐电感角度;x为一常量,通常在之间;
步骤4.2:待系统工作在稳定的转速上后,得到当前电流值I0
步骤4.3:将θoff减少一个步长Δθ,Δθ根据搜索收敛速度和搜索精度进行确定;具体实施中,步长Δθ很小,根据搜索收敛速度和搜索精度进一步确定其具体取值;
步骤4.4:待系统工作在稳定的转速上后,比较当前电流值I1和上一次系统稳定后的电流值I0的大小;如果I1大于I0,则直接执行步骤4.5;否则,改变Δθ的符号,并记录Δθ改变符号的次数Csv,执行步骤4.5;
步骤4.5:判断Δθ改变符号的次数Csv是否等于2;若是,则说明电流最小值就在当前电流值附近,且最优关断角θoff可达到当前关断角附近的2-3个Δθ范围内,则退出搜索过程,此时的电流值I1即为在设定的转速和转矩下的最小电流值,此时的θoff为准确的最优关断角,执行步骤5;若否,则令I1=I0,返回步骤4.3,继续减小θoff
步骤5:训练RBF神经网络,如图11所示,具体方法为:
步骤5.1:将预测样本集的转速w0和转矩T0输入RBF神经网络中,输出关断角
步骤5.2:将步骤4样本测试时得到的准确的最优关断角θoff输入到RBF神经网络中,将网络输出的关断角与准确的最优关断角θoff比较,得到误差Δθoff
步骤5.3:判断误差Δθoff的绝对值是否小于预设误差阈值,若是,则训练结束,得到一个具有计算最优关断角θoff能力的RBF神经网络,执行步骤6;若否,则用误差Δθoff经过权值修正算法修正RBF神经网络各节点的权值,返回步骤5.1;本实施例中,预设误差阈值为0.1,具体实施中,可由具体情况适时改动;
步骤6:将实时得到的转速w和转矩T输入到训练后的RBF神经网络中,得到最优关断角,由中央处理器输出换相逻辑信号,对驱动电路进行控制,实现两组定子绕组的独立控制。
本实施例提供的一种双定子周向错位角电励磁直流电机及其控制方法,在定子周向错位的同时在两组定子之间加入励磁线圈,通过将两组定子凸极在周向上错开一定机械角的方式,从根本上减少转矩脉动,励磁线圈的优势在于避免了永磁体的退磁风险,可以在更为恶劣的环境下使用,从而提高了电机的可靠性,并且提高了转矩和转速额定控制范围。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (3)

1.一种双定子周向错位角电励磁直流电机,其特征在于:包括机壳(1)、转轴(2)、定子及其绕组、转子和中央激励线圈(3);机壳(1)设有前端盖(4)和后端盖(5),分别设于机壳(1)的两端,并在前端盖(4)和后端盖(5)的中心均设有用于转轴(2)穿过的圆孔;机壳(1)内部的转轴(2)表面固定覆盖一层导磁体(6),导磁体(6)的中间一段向外突出,使导磁体的轴切面为扁十字型;定子包括第一组凸极定子(7)和第二组凸极定子(8),分别固定设于机壳(1)两端的内壁上,两组凸极定子均设有相应的三相定子绕组;转子包括第一组凸极转子(9)和第二组凸极转子(10),分别设于机壳内部转轴的两端,并固定于导磁体(6)外侧;第一凸极定子(7)与第一凸极转子(9)中心相同,两者的齿相对齐放置,第二凸极定子(8)和第二凸极转子(10)中心同轴,两者的齿间周向错开15度机械角放置;中央激励线圈(3)设于第一组凸极转子(9)和第二组凸极转子(10)之间的导磁体(6)中间突出部分的外侧,并固定在机壳(1)上;第一凸极定子(7)与第一凸极转子(9)之间、第二凸极定子(8)和第二凸极转子(10)之间均有气隙。
2.根据权利要求1所述的双定子周向错位角电励磁直流电机,其特征在于:所述第一凸极定子(7)和第二凸极定子(8)均由硅钢片叠压而成。
3.一种权利要求1所述的双定子周向错位角电励磁直流电机的控制方法,其特征在于:将两组定子绕组分别独立控制,采用基于神经网络角度优化位置控制的方式,在加在绕组上的电压一定的情况下,通过改变与绕组串联的主开关管的导通角θon和关断角θoff,来调节电动机的转矩,具体包括如下步骤:
步骤1:将单套三相不对称半桥驱动电路进行并联,形成双套驱动电路,分别用于驱动控制两套定子绕组;
步骤2:电网经过整流电路向三相不对称半桥驱动电路中的储能电容器充电,分别对两套三相不对称半桥驱动电路供电;
步骤3:在两个转子上分别安装位置传感器,并将两个位置传感器信号分别连接至两套位置捕获电路中,通过中央处理器来处理两组位置的实时信号,确定两套驱动电路中的IGBT的导通相序,从而控制两组定子绕组的通电顺序;
步骤4:进行样本测试,初始化后保持导通角θon不变,对关断角θoff进行优化搜索,得到准确的最优关断角,具体方法为:
步骤4.1:初始化步长Δθ改变符号的次数Csv为0,设定转速和转矩;由式(18)、(19)初始化θon和θoff
<mrow> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>6</mn> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>a</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>N</mi> </mrow> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>f</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>18</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,θm为绕组电流曲线的第一个峰值所在的转子角度;Lna为转子和定子处在二凸极未对齐位置时的电感大小;N为电机转速;Vdc为加在定子绕组上的直流电压;Iref为参考电流:
<mrow> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>a</mi> </msub> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>m</mi> </msub> <mn>2</mn> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>+</mo> <msqrt> <mrow> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mn>24</mn> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>f</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>N</mi> </mrow> <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mi>a</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow> </msqrt> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>19</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,Ra和Ru分别是对齐电感和非对齐电感量的倒数,Rua=Ru-Ra,α=Ra/Rua;θa为转子对齐电感角度;x为一常量;
步骤4.2:待系统工作在稳定的转速上后,得到当前电流值I0
步骤4.3:将θoff减少一个步长Δθ,Δθ根据搜索收敛速度和搜索精度进行确定;
步骤4.4:待系统工作在稳定的转速上后,比较当前电流值I1和上一次系统稳定后的电流值I0的大小;如果I1大于I0,则直接执行步骤4.5;否则,改变Δθ的符号,并记录Δθ改变符号的次数Csv,执行步骤4.5;
步骤4.5:判断Δθ改变符号的次数Csv是否等于2;若是,则退出搜索过程,此时的电流值I1即为在设定的转速和转矩下的最小电流值,此时的θoff为准确的最优关断角,执行步骤5;若否,则令I1=I0,返回步骤4.3,继续减小θoff
步骤5:训练RBF神经网络,具体方法为:
步骤5.1:将预测样本集的转速w0和转矩T0输入RBF神经网络中,输出关断角
步骤5.2:将步骤4样本测试时得到的准确的最优关断角θoff输入到RBF神经网络中,将网络输出的关断角与准确的最优关断角θoff比较,得到误差Δθoff
步骤5.3:判断误差Δθoff的绝对值是否小于预设误差阈值,若是,则训练结束,执行步骤6;若否,则用误差Δθoff经过权值修正算法修正RBF神经网络各节点的权值,返回步骤5.1;
步骤6:将实时得到的转速w和转矩T输入到训练后的RBF神经网络中,得到最优关断角,由中央处理器输出换相逻辑信号,对驱动电路进行控制,实现两组定子绕组的独立控制。
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