基于BP网络的开关磁阻电机变磁链DTC方法研究

肖劲飞侯媛彬王勉华王瑞西安科技大学电气与控制工程学院西安航空动力控制科技有限公司设计研究所



基于BP网络的开关磁阻电机变磁链DTC方法研究

肖劲飞1侯媛彬1王勉华1王瑞2
西安科技大学电气与控制工程学院1西安航空动力控制科技有限公司设计研究所2

摘要：文章针对传统定磁链双闭环DTC 调速系统稳态时定子电流幅值较大、电机铜耗增加的问题，提出了变磁链给定的解决方案，建立了变磁链三闭环DTC调速系统。仿真结果证明，此调速系统动、静态性能良好，既能充分抑制SRM的转矩脉动，又能在稳态时降低定子电流的幅值，解决了电机高速时铜耗较大的问题。另外，针对变磁链三闭环DTC调速系统控制参数复杂，实时性要求高的特点，文章将BP神经网络PID控制器与传统PI 控制器复合，构成了BP-PI控制器。仿真表明，BP-PI控制器有效克服了单一神经网络DTC控制器存在的缺陷，动、静态性能明显优于传统PI 调节器，显著提高了调速系统的自适应性和鲁棒性。

关键词：开关磁阻电机 直接转矩控制 变磁链 BP-PI

开关磁阻电机（SRM）具有结构简单、坚固、可靠性高、调速性能优异、控制系统灵活等诸多优点，近年来受到广泛关注。但SRM特殊的双凸极结构和工作方式造成其转矩脉动较大。本文从改善控制策略角度出发，深入研究了抑制SRM转矩脉动的方法。本文将直接转矩控制（DTC）的方法应用于 SRM的调速系统（SRD ）。与当前 SRD 中广泛使用的电流斩波控制、角度位置控制、电压PWM 控制方式相比，DTC直接把电磁转矩作为控制对象，在整个控制过程中，无须改变控制策略，全速度范围内通用性强，能够有效减少电机转矩脉动及由此引起的噪声。Matlab-Simulink建模仿真证明，传统的定磁链给定直接转矩控制控制策略虽能有效抑制SRM的转矩脉动，且保证电机定子电流与磁链波形连续、平稳，却存在稳态时电机定子电流过大的问题。针对该问题，本文提出了变磁链给定的直接转矩控制方法，并通过仿真证明了此控制方法的有效性。另外，针对本文中研究的，具有多变量、强耦合、非线性特征的，基于变磁链DTC 的SRM调速系统，本文充分利用传统PID 控制算法简单、可靠性高和神经网络控制参数在线自整定、鲁棒性强的优点，将神经网络PID 控制与传统PI 控制相结合，构成了BP网络PI 复合控制器。

1　SRD 的变磁链DTC方法研究

1.1 传统定磁链双闭环DTC结构

传统的调速系统一般采用如图1所示的双闭环控制结构。其中速度外环以速度给定V*为输入，以速度误差 V为调节量对调速系统进行控制。转矩内环以转矩给定T*为输入，以转矩误差 T为调节量实现SRM的DTC控制。电机磁链的工作点一般设计在磁化曲线发生明

显转折的饱和区，且磁链幅值的大小和电机的运行性能密切相关，其幅值的微小变化会引起电流和转矩等相关参数的较大变化。如图1所示的双闭环DTC调速系统，通过多次仿真发现，其磁链的给定值在0.37 ～0.45Wb之间时，系统能够实现调速的目标；给定磁链过大或过小，均会出现剧烈的转矩脉动，导致系统的速度响应曲线产生振荡或不收敛的情况。因此，在对DTC调速系统的结构进行改进时必须考虑到磁链变化对系统稳定性的影响。对比分析对于SRM，达到给定转速后，定子电流幅值的大小和磁链幅值的大小成正比关系。而根据SRM的瞬时转矩方程（式1）我们又可得出，当电机起动、转速较低、转矩较大时，磁链显得不足，使得起动电流增大、转矩脉动增加。因此，兼顾电机起动和稳态时的动、静态性能和效率，我们考虑将变磁链给定应用于SRM的DTC调速系统，并使其与速度变化相关联。

1.2 变磁链三闭环DTC结构

对于速度、转矩双闭环DTC调速系统，转矩的控制信号与电机输出转矩的变化规律完全一致。由于调速系统的实质是对转矩的控制，而直接转矩控制的核心是磁链，所以，磁链的变化应该与转矩的变化规律相一致。跟据以上分析，我们将速度调节器输出的转矩调节信号经过比例系数的调节作为磁链环的控制信号，使磁链根据转矩的变化需求自动调。基于上述分析，变磁链DTC的SRM调速系统，此调速系统将磁链环和转矩环并联作为内环、外加速度环构成三闭环结构，最终实现了以速度为给定的变磁链控制结构。

2　复合BP网络自适应PID 控制器设计

2.1 控制器的整定原理

BP网络将具有简单非线性处理功能的单个神经元组合在一起形成复合映射，大大提高了网络的非线性处理能力，且理论分析证明，BP网络可实现任意输入空间到输出空间的非线性映射。因此，我们可以利用BP网络的这种学习能力来协调传统PID 控制器中三种控制参数（KP 、KI 、KD ）的关系，并通过这种控制器参数在线最优选择的方式，使传统PID 控制器达到最理想的控制效果。基于BP神经网络的控制器由两部分构成，一是常规PID 控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且三个参数在线整定；二是神经网络，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID 参数，达到性能指标的最优化。

2.2 控制器的整定算法及步骤

（1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M 和隐含层节点数Q ，并给出各层加权系数的初值Wij（1）（0）和Wli（2）（0），选定学习速率 和惯性系数a，此时k=1；

2.3 复合BP网络自适应PID 控制器的仿真实现

本文将传统PI 调节器与BP网络自适应PID控制器并联，构成复合BP网络自适应PID 控制器，后文中简称“BP-PI”控制器。本复合控制器根据速度误差进行切换：当速度误差较大时，采用BP网络自适应PID 控制器，通过BP网络优化控制器参数，协调控制系统的各项性能指标；当速度误差较小时，切换到传统PI 调节器，利用其运算速度快的特点来满足基于DTC 的SRM调速系统对实时性的高要求。本BP-PI控制器的仿真模型模型中BP网络自适应PID控制器模块（BPNetwork PIDController）的运算功能主要由Simulink中的-function 实现。其中BP网络采用典型的4-5-3结构。

3　仿真结果及分析

本文以60kW、四相8/6结构的SRM为研究对象，电源电压220V ，最大转矩50Nm ，给定转速n = 1000r/min，采用图4所示的变磁链三闭环DTC结构。开始时，系统运行在空载状态，即TL=0。为了验证本系统的抗干扰能力，当系统运行0.4s 后，使系统由空载转换为带载TL=14 N•m，于0.75s时再变为空载。在此过程中，要求电机的转速n 稳定在给定转速1000 r/min。

4　结语

本文研究的变磁链DTC调速系统控制精度高、鲁棒性能良好，既能充分抑制SRM的转矩脉动，又能在稳态时降低定子电流的幅值，解决了电机高速时铜耗较大的问题。对开关磁阻电机调速系统成本的降低、系统效率的提升，及系统运行可靠性的增强都有着积极的指导意义。

参考文献

［1］ 王勉华，王瑞，刘春元．基于神经网络的SRM直接转矩控制系统仿真研究［J］.微电机，2013，46（1）： 55-58 ．

［2］ 廖芳芳，肖建．基于BP神经网络PID 参数自整定的研究［J］.系统仿真学报，2005，17（7）：1711-1713.

［3］ 张泽旭.神经网络控制与MATLAB仿真［M］.哈尔滨： 哈尔滨工业大学出版社，2010.