基于电流-位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法与系统技术方案

本发明专利技术为一种基于电流‑位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法与系统。本方法的基于电流‑位置神经网络模型直接由转子位置角计算相电流平方之和，作为参考总电流，再通过分配函数得到三相参考电流。三相参考电流与三相实测电流的差作为电流迟滞控制器的输入信号，控制开关磁阻电机的运行。本系统信号处理器连接电流传感器、转矩传感器和位置传感器接收信号，电流‑位置神经网络模块和电流分配模块运算得电流迟滞控制器的输入信号，控制功率驱动器，驱动SRM。本发明专利技术根据相电流平方之和与转子位置角的周期性关系，设计电流‑位置神经网络模型，有效地降低SRM的转矩脉动。

Method and system for suppressing pulsation of Switched Reluctance Motor Based on torque current position

The invention relates to a method for suppressing pulsation of Switched Reluctance Motor Based on torque current position and system. The method of current location based on neural network model directly from the rotor position angle calculation of phase current square and, as a reference to the total current, three-phase reference current is obtained by distribution function. The difference between the three-phase reference current and the three-phase measured current is used as the input signal of the current hysteresis controller to control the operation of the switched reluctance motor. This system is connected with the signal processor receives the signal of current sensor, torque sensor and position sensor, the input signal current position neural network module and current distribution module operation current hysteresis controller, power drive control, drive SRM. According to the invention of the square phase current and rotor position angle of the periodic relationship, the design of current position neural network model, effectively reduce the torque ripple of SRM.

【技术实现步骤摘要】
基于电流-位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法与系统
本专利技术涉及新能源汽车驱动用开关磁阻电机的控制
，具体为一种基于电流-位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法与系统。
技术介绍
开关磁阻电机SRM(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有成本低、结构简单、鲁棒性好以及相对较高的转矩输出等特点，适合应用于新能源电动汽车领域。然而，开关磁阻电机的双凸极结构、电磁特性的高度非线性和强耦合性，导致其运行时尤其是低速运行时转矩脉动较大，由转矩脉动导致的噪音问题严重，特定频率下的谐振问题也较为突出。这些缺点限制了开关磁阻电机在小型电动汽车上的应用。目前，抑制转矩脉动主要方法有两类：一类是从电机设计的角度出发，改进电机的结构；另一类是从控制策略的角度出发，设计更适宜的控制方案。现有的控制方案中，改进的转矩分配函数TSF(Torque-SharingFunction,TSF)控制有广泛应用。相关文献报道考虑到SRM的强非线性，舍弃固定的TSF，而是不断调整TSF函数使相电流的平方最小。也有的文献考虑了电机磁场的非线性及高度磁饱和性，通过优化换相期间开通相与关断相电流曲线以抑本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电流‑位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法，包括以下步骤：步骤Ⅰ、电流‑位置神经网络模型Ⅰ‑1、相电流平方之和与转矩的关系SRM输出转矩的数学模型为：

【技术特征摘要】
1.一种基于电流-位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法，包括以下步骤：步骤Ⅰ、电流-位置神经网络模型Ⅰ-1、相电流平方之和与转矩的关系SRM输出转矩的数学模型为：式(1)中，Tkk为第kk相转矩的值；Lkk为第kk相电感的值；ikk为第kk相实测电流的值；θ为电机转子位置角。kk＝1,2,3,分别对应SRM的A、B及C相；选择合适的开通关断角，在SRM磁路未达到饱和时，相电感与转子位置角近似为线性关系，电感变化率近似为常数KL，式(1)写成：即：式(2)和式(3)中，T为SRM的输出转矩；由式(3)得知，相电流平方之和与输出转矩是线性对应关系；Ⅰ-2、电流-位置神经网络模型构建以SRM某相导通至其邻相导通为一个运行区间，将电机的运行划分为不同的运行区间；各个区间相电流波形是相同的；SRM运行时相电流平方之和IZ与转子位置角θ呈周期函数关系；利用相电流平方之和与转子位置角所表现出的周期关系，构建电流-位置神经网络模型；因相电流平方之和与输出转矩是线性对应关系,所以在电流-位置神经网络模型中，直接采用转矩偏差作为学习信号，得到相电流平方之和；本发明选择RBF_NN神经网络模型的结构；神经网络的输入为转子位置角θ；神经网络的输出即相电流平方之和Iz作为参考总电流；激励函数为高斯函数；融入神经网络的权值中；RBF_NN神经网络模型输出的相电流平方之和IZ通过电流分配及电流滞环控制器控制SRM运转；期望转矩Td与SRM实测的输出转矩T之差为误差信号ΔT，作为RBF_NN神经网络模型的学习信号；电流-位置神经网络中各参数间关系如式(4)、式(5)所示：1式(4)和(5)中，hj为高斯函数的输出，wj为输出层加权系数，cj为节点的中心；bj为节点的基参数，j为某个隐含节点，隐含节点总数为n，取值范围5～20；误差目标E(k)为：式(6)中，Td(k)为k时刻的期望转矩，T(k)为k时刻的SRM的输出转矩，△T(k)是Td(k)与T(k)之差；根据梯度下降法，权值、节点中心及节点基宽参数的迭代算法为：△wj(k)＝η△T(k)hj(k)(7)wj(k+1)＝wj(k)+△wj(k)+α[wj(k)-wj(k-1)](8)bj(k+1)＝bj(k)+△bj(k)+α[bj(k)-bj(k-1)](10)cj(k+1)＝cj(k)+△cj(k)+α[cj(k)-cj(k-1)](12)式(7)～式(12)中，wj(k)为k时刻的输出层权值，wj(k-1)是k时刻的前一时刻的输出层权值，△wj(k)为k时刻的调整...

【专利技术属性】
技术研发人员：党选举，李珊，党超，陈恩普，伍锡如，张向文，白雁力，王凯利，张潇，司亚，施亚洲，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45