一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法，属于电机控制技术领域，解决现有旋变传感器零位偏角标定方式时间长、精度差的技术问题，方法利用电机本身的控制器和动态测试台架来确定旋变零位偏角的标定，包括以下步骤：S1.待标电机被测控机拖动到设定转速；S2.通过电机控制给定d轴电流Id；S3.标定修改旋变零位偏角δ；S4.设定程序给定q轴电流Iq；S5.读取待标电机的输出扭，记为T+；S6.设定程序给定q轴电流

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法


[0001]本专利技术涉及电机控制
，更具体地说，它涉及一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法及装置。

技术介绍

[0002]根据永磁同步电机的矢量控制，为了电机输出的力矩最大化，定子绕组产生电磁场始终与转子永磁场正交，就需要准确得到转子位置角度。对于旋变传感器零位偏差的精度，理想状态下，电机的开发设计阶段是可以确保旋变传零位与A轴重合.但实际因电机生产过程中，存在加工偏差和安装偏差，导致旋变传感器安装定位不一致，以至于每台电机的旋变传感器偏角不一致。故下线检测时每台电机都需要做旋变传感器零位偏角标定，目前主要是依靠人工标定，存在时间长、精度低的问题。
[0003]电机矢量控制需要对电流矢量的幅值和相位进行准确控制，当电机运行频率较高时，电机控制系统中与电流采样和转子位置采样相关的各部分时间延迟会造成在矢量控制达到稳态后，电机的实际反馈电流无法跟踪上给定电流，且还会造成计算出的PWM占空比无法准确的等效作用在下一个PWM周期，随着电机运行频率的提高，反馈电流和给定电流之间的误差增大，对电机高频运行工况下的控制精度和运行性能造成较大影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，本专利技术的目的是提供一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法。
[0005]本专利技术的技术方案是：一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法，其特征在于，利用电机本身的控制器和动态测试台架来确定旋变零位偏角的标定，包括以下步骤：
[0006]步骤S1.给电机控制供DC额定电压，电机控制在扭矩模式；同时，待标电机被测控机拖动到设定转速，设定转速不能位于弱磁转速区，测控机记录待标电机的输出扭矩；
[0007]步骤S2.通过电机控制给定d轴电流Id；
[0008]步骤S3.标定修改旋变零位偏角，记为δ；
[0009]步骤S4.设定程序给定q轴电流Iq；
[0010]步骤S5.读取待标电机的输出扭，记为T+；
[0011]步骤S6.设定程序给定q轴电流
‑
Iq；
[0012]步骤S7.再次读取待标电机的输出扭，记为T
‑
；
[0013]步骤S8.循环步骤S4至步骤S7的操作N次，每次标定修改旋变零位偏角，旋变零位偏角自加预设精度；
[0014]步骤S9.建立神经网络模型预测，输入端为N次记录的正扭矩与负扭矩的和值|T
+
+T
‑
|，输出端为N次记录的零位偏角δ；在建立的神经网络模型输入零值；即可预测真实的旋变零位偏角δ，此时精度为预设精度。
[0015]作为进一步地改进，还包括步骤S10，将步骤S8的预设精度修改为指定高精度，然后循环步骤S3至步骤S9的操作，即可使预测精度推进至指定高精度。
[0016]进一步地，指定高精度为0.01。
[0017]进一步地，预设精度为0.1。
[0018]进一步地，步骤S8中的N不小于100。
[0019]有益效果
[0020]本专利技术与现有技术相比，具有的优点为：
[0021]1.本专利技术通过建立算法模型后可自动运行，无需人员的参与，自动化程度高，比传统的方法节省人力和时间成本。
[0022]2.本专利技术中预测的精度可增加程序的循环次数，来达到比人工更高的预测精度。
附图说明
[0023]图1为静止坐标系ABC的示意图；
[0024]图2为静止坐标系αβ的示意图；
[0025]图3为转子同步旋转坐标系dq的示意图；
[0026]图4为D轴与旋变零位重合示意图；
[0027]图5为转子位置角度示意图；
[0028]图6为本专利技术中数据收集流程框图；
[0029]图7为神经网络模型图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图中的具体实施例对本专利技术做进一步的说明。
[0031]参阅图1～图7，电机旋变角度参数定义：
[0032]1)旋变传感器零位偏角
[0033]以三相永磁同步电机为例，根据电机矢量控制技术，可确定各个坐标系，
[0034]静止坐标系ABC：定子绕组三相对称，轴线相差120度，以定子UVW三相为参考，确定静止坐标系ABC，如图1所示。
[0035]2)静止坐标系αβ：α轴与A轴重合，超前α轴90度为β轴，如图2所示。
[0036]3)转子同步旋转坐标系dq：电机转子磁极产生磁场的N极中心轴线作为直轴d轴；而超前直轴90度的位置定义为交轴q轴。dq轴是以转子同步的角速度ω旋转,假设转子逆时针旋转的方向为正，如图3所示。
[0037]4)旋变零位：是指旋变位置传感器零位，旋转变压器的正弦输出绕组中感应电压最小时，转子位置就是电气零位，输出电压就是零位电压。假设当dq轴坐标系旋转至d
’
q
’
位置时，旋变传感器实际测量所输出的角度为零，则定义d
’
轴位置为旋变零位，如图4所示，旋变零位是固定不变的。
[0038]5)旋变传感器实际测量输出的角度θ：图4中d轴与旋变零位重合，当转子继续逆时针旋转，则旋变零位与d轴会形成一个夹角θ，如图5所示，夹角θ就是旋变传感器实际测量所输出的角度。当转子旋转至d轴与零位重合时，则旋变传感器实际测量所输出角度θ＝0。如图4所示。
[0039]6)旋变传感器零位偏角δ：为旋变零位与A轴的夹角，即是电机所需标定的角度。如图4所示。
[0040]7)电机转子位置角度θr：为d轴与A轴的夹角，如图5所示。可知:θr＝θ+δ。PSM电机的扭矩方程：
[0041][0042]当旋变零位偏角正确，且旋变采样正确时，给定的Id、Iq时，则电机输出扭矩为T；给定Id、
‑
Iq时，则电机输出的扭矩为
‑
T。在给定的电流下，只有当旋变零位偏角正确时，电机输出的扭矩T最大。
[0043]传统的标动方式：
[0044]手动标定：利用一个低压直流电源和一个旋变传感器解算设备，将电机绕组的U相接通正极，V相和W相接负极，接通电源时，电机转子旋转到一定的位置，此时，旋变传感器解算设备读到角度θ。若90<θ<360，则旋变传感器零位偏角：δ＝360
‑
θ；若θ<＝90,则旋变传感器零位偏角：δ＝θ。
[0045]自动标定：将上述提到的手动标定过程内置到电机控制器内部，电机空载，给定电机控制器DC电压，控制U相电电流为某一值，V相和W相电流为相应的负值(即U相上半桥闭合，V/W相下班桥闭合)，则电机会转子至某一固定位置，即A轴与d轴重合，旋变读取的角度即为旋变零位偏角。
[0046]由于轴承摩擦力的存在和惯性的作用，上述传统标定过程，都会导致旋变零位与A轴重合产生偏差，另本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的电机旋变角度自适应预测补偿方法，其特征在于，利用电机本身的控制器和动态测试台架来确定旋变零位偏角的标定，包括以下步骤：步骤S1.给电机控制供DC额定电压，电机控制在扭矩模式；同时，待标电机被测控机拖动到设定转速，设定转速不能位于弱磁转速区，测控机记录待标电机的输出扭矩；步骤S2.通过电机控制给定d轴电流Id；步骤S3.标定修改旋变零位偏角，记为δ；步骤S4.设定程序给定q轴电流Iq；步骤S5.读取待标电机的输出扭，记为T+；步骤S6.设定程序给定q轴电流
‑
Iq；步骤S7.再次读取待标电机的输出扭，记为T
‑
；步骤S8.循环步骤S4至步骤S7的操作N次，每次标定修改旋变零位偏角，旋变零位偏角自加预设精度；步骤S9.建立神经网络模型预测，输入端为N次记录的正扭矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘明章，苏铁城，王宇鹏，官维，梁璐，梁科，唐禹，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：