山东英才学院 机械与电气工程学院 山东济南 250104
摘要：基于回声状态网络（ESN）的开关磁阻电机（SRM）无位置传感器转子位置检测，该方法以电机的磁链、定子电流和电压作为网络输入，转子位置角度作为网络输出，离线训练网络模型。训练完成后，使用ESN模型代替机械式位置传感器实现转子位置检测。并设计一套由控制主电路、釆样电路、功率驱动电路等电路模块组成的数字电机控制系统，根据电机运行规则制定了电机换相逻辑，在线运行实现了SR电机转子位置检测。验证了所提方法的有效性与可靠性。
关键词：开关磁阻电机；回声状态网络；转子位置检测
1引言
SRM由于其结构简单、效率高，工作稳定等众多优点在工作场合获得了广泛的应用，但位置传感器的存在却限制了其发展，所以对无位置传感器转子位置检测方法的研究越来越受到关注。
尽管目前SRM无位置传感器控制中转子位置检测方法有很多，但还没有任何一种方法可以实现电机在全速状态下稳定的运行。随着智能控制算法的发展，用神经网络算法的强大非线性逼近能力来检测电机的转子位置得到了广泛的关注。它既不需要建立电机的数学模型，也不需要附加电路检测元件，而且逼近效果比较好。对于国内的大多数研究来说，以神经网络作为转子位置检测策略的研究大都停留在了仿真阶段。而且像BP神经网络这种基于梯度下降的学习算法的训练方式难免会使训练过程产生局部极小值的现象，并且他们的训练过程也比较麻烦，训练时间长且精度不高。因此，在如何保证精度的前提下使训练算法更简便正是本课题拟重点解决的关键技术问题。
2 SR电机的控制系统及数学模型
2.1 SRM调速控制系统的构成
SRM调速控制系统由四个主要部分组成，包括SRM（5KW三相12/8极电机）、控制器（TMS320F28335）、功率驱动器（不对称桥式电路）、检测装置（电流互感器检测电机相电流、旋转变压器检测转子位置）。
图2 SRM的磁化特性曲线
随着电流值的变化，SRM的磁化特性是一簇互不重合的磁化曲线。曲线表明，当定转子齿槽对齐时，磁链不饱和，磁化曲线近似一条直线；当定转子的齿槽不对齐时，磁路随电流增大逐渐饱和。从磁化曲线可以看出，磁链、相电流和转子位置角三者具有非线性映射关系，因此，只要获得了电机的电流值和磁链，就能确定电机转子的位置。
2.3 SRM的数学模型
对于m相开关磁阻电机，在假设电机的各项参数对称并忽略铁芯损耗和相间互感的情况下，SRM的数学模型可用电压方程（1）、机械方程（2）和动力学方程（3）来表示。
3基于回声状态网络的SRM转子位置检测
3.1 构建估计转子位置的ESN模型
目前应用于开关磁阻电机转子位置检测的有BP和RBF神经网络模型，而且基于梯度下降学习算法的训练方式会在训练过程中产生局部极小值的现象，并且训练时间长精度低。而ESN具有训练方式简单、精度高并且能够体现非线性的动态特性。在此基础上，本文引入基于回声网络的算法进行开关磁阻电机转子位置检测，该方法是把采集到的电机的实际相电流、相电压（搭建系统平台）和计算得到的磁链值作为输入，实际检测到的转子位置角度为输出来构建ESN模型。即通过训练模型获得一种非线性映射关系，并利用这种非线性映射关系使网络模型在给定输入因素的条件下，获得电机转子的位置。
图4 SR电机无位置传感器控制示意图
4 实验结果与分析
为验证所提方法的有效性与可靠性，以一台5kW三相12/8极的开关磁阻电机作为研究对象，以TI公司生产的TMS320F28335为控制芯片，设计一套由控制主电路、釆样电路、功率驱动电路等电路模块组成的数字电机控制系统。采集不同转速下（500r/min--1000r/min）的三相定子电流值、电压值和转子位置角度值，用于训练ESN模型。
图5 不同转速下转子的实际位置角度值和估计位置角度值
通过对比有旋转变压器实际测量的角度值与ESN模型估计出的角度值，可以看出，两者相差不大，尤其是速度大于700r/min时，偏差越来越小。实验结果表明，基于ESN网络算法可以正确估计电机转子的位置，能实现电机无位置传感器控制。
5结束语
本文采用电机的磁链、绕组电流和绕组电压作为网络输入代替目前普遍应用的以电机的磁链和电流作为输入样本值，在此基础上引入了一种新型的递归神经网络的算法，即基于回声状态网络的算法用来进行开关磁阻电机转子位置的检测。该训练算法简便，精度高，为开关磁阻电机无位置传感器控制策略的研究发展提供了一种新的思路。
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论文作者:王玉芳
论文发表刊物:《防护工程》2018年第31期
论文发表时间:2019/1/14
标签：转子论文; 电机论文; 位置论文; 磁阻论文; 算法论文; 传感器论文; 电路论文; 《防护工程》2018年第31期论文;