基于人工神经网络的永磁电机无传感器控制与实现

• 作者: 杨晨 黄平林 袁磊
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁电机 人工神经网络 滑模观测器 DSP
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 控制与应用技术|Control and Application Technique
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TM351|TM341
• 语种: 中文
• DOI: 10.12177/emca.2021.190

摘要

无传感器控制可以降低永磁电机的成本,并且提高系统的可靠性.永磁电机的电感等参数受运行工况影响会发生变化,因而准确识别电机参数对提高电机的控制精度具有积极意义.基于永磁电机的电感模型,采用人工神经网络对电机电感进行参数辨识,再通过滑模观测器对转子角度进行观测,实现永磁电机无位置传感器的矢量控制.利用TI公司的TMS320F28379d DSP作为控制芯片,搭建了电机控制电路,对所提控制策略进行了验证.结果 表明,该控制策略能实时准确地辨识电机参数,提高控制精度,改善控制性能.