基于BP神经网络的SVPWM控制系统仿真研究

吕宏丽，叶 双

（唐山学院 信息工程系，河北 唐山 063000）

脉宽调制PWM（Pulse-Width Modulation）是交流传动的技术支柱之一。电压空间矢量脉宽调制SVPWM（Space-Vector Pulse-Width Modulation）着眼于使电机获得幅值恒定的圆形旋转磁场。由于该控制方法把逆变器和电机看成一个整体来处理，所得模型简单，便于微处理器实时控制，同时具有转矩脉动小、噪声低、电压利用率高的优点[1]。

在实际应用中，SVPWM 控制信号的获得需要进行大量的三角函数运算，这些大量的运算可导致控制系统实时性变差。通过构造合理的神经网络可以有效逼近任意非线性函数，从而可避免大量的计算[2]。

1 SVPWM控制原理

图1 三相逆变器电路原理图

如图1所示，在三相电压型逆变器中，3个桥臂由6个开关器件构成。6个开关器件共有8种开关状态（同一个桥臂的上下半桥的信号相反，“1”代表上桥臂导通，“0”代表下桥臂导通）。将三相正弦电压在一个工作周期内按每60°划分为1个扇区，则360°的电压空间共分为6个扇区，利用8种开关矢量，可以合成360°内的任何电压矢量。扇区划分和SVPWM控制波形如图2所示。

PWM 波形的获得通常由调制波和三角载波的交点间大小来决定。调制波信号函数如表1所示[3]。

图2 扇区划分及SVPWM波形

表1 三相调制波函数

2 BP神经网络的应用

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，具有自学习功能。其中应用较为广泛的是BP神经网络，它是基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，其设计模型如图3所示。

输入信号为电压参考矢量的位置角θ，输出信号为SVPWM的三相调制信号波函数。利用BP神经网络的训练过程找到按照表1找到位置角θ与三相调制信号之间的非线性映射关系。

图3 BP神经网络模型

隐含层神经元数目的选择是一个十分复杂的问题，通常按照经验公式获得[4]：

其中m为输入层的节点数，n为输出层的节点数，t一般取1～10，因此本系统模型隐含层节点范围为3～12。

根据表1，θ从π2～0每隔π01.0取一个样本数据，一共取201组数据组成测试样本。在训练过程中最大训练次数设为 1 500次，训练目标误差为 0.002 8，学习速率为0.01，依次采用不同的隐含层节点数，当隐含层为10时训练次数最少，训练曲线如图4所示。

调用 gensim(net, -1)函数，把 BP神经网络生成一个Simulink模块，其输出为SVPWM的三相调制信号波函数，在本设计中调制系数取0.95，用SVPWM三相调制波与调制系数相乘，再与三角载波配合，最终得到SVPWM的波形。其模型发生模块如图5所示。

图4 隐含层为10时的训练曲线

图5 SVPWM产生模块

3 电机控制系统的仿真应用

通过 Simulink模块搭建交流异步电动机控制系统模型，设置其逆变器直流电压为400 V，负载转矩为12 N·m，其具体的电机参数为[5]：PN=2.2 KW，UN=380 V，nN=1 423 r/min，RS=3.478 Ω, LS=0.012 5 H，Rr=2.546 Ω，Lm=0.012 26 H，p=2，J=0.013 1 kg·m2。

系统仿真模型如图6所示。

图6 电机仿真模块

图7 定子电流波形图

图8 定子磁链波形图

图9 电磁转矩波形图

图7 为系统定子电流波形，图8为定子磁链波形（其中，X轴表示定子磁链的d轴分量，Y轴表示定子磁链的q轴分量），图9为电磁转矩波形。图7、图8及图9表明在本次设计中利用神经网络产生的SVPWM对电机控制具有可行性。

4 结论

设计中基于BP神经网络产生SVPWM控制的三相调制波，仿真研究中定子电流输出波形为正弦波，且经过很短的时间就可以很稳定的输出，定子磁链为圆形的近似度高，达到SVPWM控制交流电动机的本质要求。

[1] 吴守葴,臧英杰.电气传动的脉宽调制控制技术(第2版)[M].北京:机械工业出版社,2004:168-183

[2] 蔡宝平,刘永红,张海峰,等.基于人工神经网络 SVPWM技术[J].电力系统及其自动化学报,2010,22(1):43-47.

[3] 阮毅,陈伯时.电力拖动自动控制系统—运动控制系统(第4版)[M].北京:机械工业出版社,2009:133-143

[4] 哈根.神经网络设计[M].北京:机械工业出版社,2002:325-340

[5] 林飞,杜欣.电力电子应用技术的 MATLAB 仿真[M].北京:中国电力出版社,2009:222-224.