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基于新型控制策略的SRD性能优化问题

时间:2016-01-16  来源:扁平线圈电感厂家  点击:

滑模变结构控制是对不定性非线性动力学系统进行控制的一种方法。系统中的控制器是由若干个参数或结构不同的子控制器组成的。该系统在工作过程中,预先为控制系统在状态空间中设计一个特殊的超平面,利用不连续的控制规则,使系统在一定的条件下沿规定的状态轨迹做小幅、高频率的上下运动,迫使系统的状态沿着这个规定的超平面向平衡点滑动,最后渐进稳定于平衡点或平衡点的某个允许的邻域内,即滑动模态运动。滑模变结构控制对系统的参数变化和不确定性扰动有较强的鲁棒性,并具有降阶解耦、响应速度快、动态性能好和易于实现的优点。滑模变结构系统的滑动模态具有完全的自适应性,任一系统都有不确定的参数大功率电感器,要受到外部环境的各种干扰等,但通过构造滑模变结构控制的控制律可使得各种外界扰动对滑动模态不发生影响,实现完全自适应,提高SRD的性能。

1993 年,G S Buja 首次将变结构控制应用于SRD[2],通过将转矩脉动看作干扰,将非线性看作增益偏差,无需电机的先验特性即可克服SRD 中的问题,系统结构如图3所示。与传统控制下的SRD相比,变结构控制SRD 的性能被改善,转矩脉动大大减小,系统对参数变化及干扰不敏感,控制策略容易实现。但是它以SRD工作于SRM磁特性线性区为前提,忽略了磁饱和及相间耦合的影响。

3.2 模糊智能控制

智能模糊控制在数学本质上是一种从输入到输出的非线性映射关系,具有很强的自学习、自适应能力,非常适合于SRD控制。文献[3]以转矩脉动最小为目标,采用自适应模糊控制策略。系统如图4所示,控制器以转矩和位置角为输入,以相电流为输出。控制器每隔一个采样周期对当前转子位置和观测转矩进行采样,由期望转矩和观测转矩形成转矩误差,依照学习算法实时改变隶属度函数,不断调整控制器的输出,即调整期望电流。控制器不依赖于电机的任何先验知识,能够适应电机的任何变化,对转子位置反馈误差具有较强的鲁棒性。神经网络具有自学习和任意逼近非线性函数的能力,通常神经网络的训练速度比较慢,不能满足实时控制要求。文献[4]利用基于局部逼近神经网络CMAC替代图4的自适应模糊控制器,对期望的电流波形进行在线学习,实现转矩脉动的最小化。CMAC神经网络具有学习速度快的突出优点,具有较强的实时性,已成功地应用于机器人的控制中。神经网络应用于开关磁阻电动机传动系统刚刚处于起步阶段,一直以来都在寻找更加有效的网络结构和快速训练算法,以尽量满足SRD的实时性要求,提高SRD的性能。同时,神经网络与其他控制策略(如模糊控制、预测控制、非线性控制等)相结合,应用于SRD 系统,更能提高SRD的性能。

3.3 SRM无位置传感器控制

SRD是位置闭环系统,但位置传感器的存在不仅削弱了SRM 结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性。因此,探索使用的SRM无位置传感器检测方案可以较好地提高SRD的动态性能。对于开关磁阻电机驱动系统而言,实时而准确的转子位置信息是其可靠运行和高http://www.szmzhg.com/电感厂家性能控制的必要前提。

目前在实际应用中,一般都采用轴位置传感器或者其它类型的探测式位置检测器来获得位置信息,这不仅会提高系统成本和复杂程度,更重要的是会降低系统结构的坚固性,影响整个系统的可靠运行。早期一般用电动势或电流波形信息来判定转子位置,由于SRM转子是反应式大功率电感器结构,因此波形监视比较复杂。目前,各国学者对这一问题从各种角度作了大量研究,提出了多种间接位置检测方案,归纳起来大致可以分为以下几类。

1)充分利用空闲相,人为地注入低幅高频的模拟测试信号从而产生需要的电流等信息以得到位置信息,例如电流波形监视法、信号调制编码法和磁通传感技术都属于这一类。

2)基于SRM 磁链特性,通过实时检测相绕组磁链和电流,进而获得转子位置。一般采用简化磁链法解决内存占用过大的问题。因为,在SRM运行时,并不需要转子每一位置的信息,只要能够判断是否已达到换相位置,因此转子位置检测就可以简化为换相位置检测。采用该方法实现S一体成型电感器RM无位置传感器控制,取得了良好的效果。理论上该方法在低速和高速范围内都可以,但在低速时磁链积分时间很长,由于绕组电阻值的变化会影响磁链计算的精度,因此在低速段不宜使用。

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