基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，参考转矩和实际输出转矩之间的关系，搭建傅里叶神经网络频谱探测模块，快速地在线获取傅里叶神经网络输出转矩信号中含有各次谐波含量的频谱；结合考虑转矩的动态特性，依据在线获取的转矩谐波信息和历史转矩谐波信息，设计参考转矩补偿的信号发生器，其输出对速度控制器输出参考转矩进行补偿，剔除了参考转矩中不希望的引起输出转矩脉动对应的谐波信息，以获得更为理想的参考转矩，在转矩分配器和电流内环控制的配合下，实现控制系统输出转矩的各次谐波幅值大幅度减小，有效抑制转矩脉动。

【技术实现步骤摘要】
基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法
本专利技术涉及开关磁阻电机
，具体涉及一种基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法。
技术介绍
近年来随着新能源汽车的蓬勃发展，高性能的电机驱动系统变得愈加重要，新型的开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有转子无绕组及磁性材料、转矩密度大、耐高温易冷却、调速范围宽、安全性高等优点，广泛应用于矿业生产、航空航天和机械传动等领域。但SRM简单和独特的双凸极结构产生的非线性电磁特性导致其在低速运行时存在较大的转矩脉动，限制了SRM的新能源汽车行业推广与应用，而传统的电机控制方式难以适用SRM驱动系统，因此研究抑制SRM转矩脉动的控制系统具有重要意义。从信号分析的角度研究SRM控制系统方面，已有研究提出通过向常规参考电流中注入多次谐波电流的方法，从而达到抑制开关磁阻电动机转矩脉动的目的，实验验证此方法可行。已有研究提出相电流高次谐波和振动之间的关系，以优化开关角的方式使相电流波形类正弦化，来抑制控制电流的高次谐波，进而减小SRM振动。但是以上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制方法，其特征是，包括步骤如下：/n步骤1、将采集到的开关磁阻电机的当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的实际转矩进行基于傅里叶神经网络的训练学习得到当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩，并通过实时在线探测当前时刻及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的各次谐波信息，提取当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的谐波系数向量；/n步骤2、利用步骤1所得的当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的谐波系数向量计算当前时刻k的参考补偿转矩；/n步骤3、对采集到的开关磁阻电机的当前时刻k的实际转子位置角进行求导后得到当...

【技术特征摘要】
1.基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制方法，其特征是，包括步骤如下：
步骤1、将采集到的开关磁阻电机的当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的实际转矩进行基于傅里叶神经网络的训练学习得到当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩，并通过实时在线探测当前时刻及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的各次谐波信息，提取当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的谐波系数向量；
步骤2、利用步骤1所得的当前时刻k及其历史时刻0,1,…,k-1的输出转矩的谐波系数向量计算当前时刻k的参考补偿转矩；
步骤3、对采集到的开关磁阻电机的当前时刻k的实际转子位置角进行求导后得到当前时刻k的实际转速，并将设定转速与当前时刻k的实际转速的转速偏差进行PI调速后得到当前时刻k的参考转矩；
步骤4、利用步骤2所得的当前时刻k的参考补偿转矩和采集到的开关磁阻电机的当前时刻k的实际转矩对步骤3所得的当前时刻k的参考转矩进行修正，得到当前时刻k的最终参考转矩；
步骤5、根据采集到的开关磁阻电机的当前时刻k的实际转子位置角将步骤4所得的当前时刻k的最终参考转矩平分为三相，并对其进行转矩到电流转换后得到当前时刻k的各相的控制电流；
步骤6、将采集到的开关磁阻电机的当前时刻k的各相的实际电流去跟踪步骤5所得的对应相的当前时刻k的各相的控制电流，得到当前时刻k的各相跟踪后的电流；
步骤7、对步骤6所得的当前时刻k的各相跟踪后的电流进行功率变换后去控制开关磁阻电机的三相线，实现开关磁阻电机的当前时刻k的转速和转矩的控制。


2.根据权利要求1所述的基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制方法，其特征是，步骤2中，当前时刻k的参考补偿转矩Tc为：



式中，αi为第i个时刻的谐波系数向量，H为激励函数向量，HT为激励函数向量H的转置，H＝[cos(ω0kTs),…,cos(N...

【专利技术属性】
技术研发人员：党选举，原翰玫，潘登，李晓，伍锡如，张向文，
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