基于BP神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制系统及实现

• 作者: 任修勇 李孟秋 杨茂骑 蔡贝贝 陈建龙
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 开关磁阻电机 反向传播神经网络 离线训练 直接转矩控制 转矩脉动
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TM352
• 字数: 3184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2017.01.009

摘要

直接转矩控制可有效抑制开关磁阻电机（SRM）转矩脉动。由于开关磁阻电机双凸结构和磁路的严重饱和，造成其转矩是关于电流和转子位置的严重非线性函数，转矩计算非常困难。针对这一问题，本文提出一种采用基于BP神经网络建立开关磁阻电机转矩模型的方法。利用有限元仿真得到的转矩样本对BP神经网络经行进行离线训练，完成电流、位置角度到转矩的非线性映射，构造出基于BP神经网络的转矩观测器。再将构造好的转矩观测器应用于电机直接转矩控制系统中，对电机的转矩经行进行实时在线估算。最后，将估算转矩经行反馈，完成电机的直接转矩控制。该控制方法利用了BP神经网络泛化、逼近能力强的优点，同时控制过程简单，无需在线训练。实验结果表明，所提方法转矩计算速度快、计算精度高，可以满足实时控制的要求，有效地减小了电机的转矩脉动。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李孟秋	湖南大学电气与信息工程学院	26	489	10.0	22.0
2	陈建龙	湖南大学电气与信息工程学院	3	32	3.0	3.0
3	任修勇		5	44	4.0	5.0
4	蔡贝贝	湖南大学电气与信息工程学院	2	28	2.0	2.0
5	杨茂骑	湖南大学电气与信息工程学院	2	28	2.0	2.0