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EEPW首頁 > 設計應用含羞草myhanxiucao > 基于SVM的永磁無刷直流電機無位置傳感器控制

含羞草myhanxiucao  孫希鳳,秦斌,王欣(湖南工業大學,湖南?株洲?412000)

本文引用地址:http://sharethedeen.com/article/201912/408672.htm

  摘?要:由于傳統帶位置傳感器容易受到外界的影響、體積較大且電機運行時電刷與換向器摩擦造成損耗會減少電機壽命,為了減小位置傳感器對電機的影響,針對永磁無刷問題,提出了基于的永磁無刷無位置傳感器控制方法。采集直流電機電壓值電流值作為的輸入,功率器件開關狀態變量作為輸出,對模型進行訓練,得到的模型初始參數。然后將訓練好的模型參數應用到直流電機中進行仿真,并與極限學習機仿真結果進行對比。結果顯示支持向量機學習準確度較高,證明該方法能夠較準確檢測到直流電機轉子位置。

  關鍵詞:直流電機;支持向量機;

含羞草myhanxiucao  *項目基金:國家自科科學基金項目(61673166);湖南省自然科學基金(2017JJ4022);湖南省自然科學基金(2018JJ4070)

  0 引言

  永磁無刷直流電機具有控制簡單、調速性能好、效率高等特點 [1] ,因此廣泛應用于汽車行業、工業、農業等領域。傳統直流電機結構比較復雜,體積較大,不易于檢修和維護,所以近年來直流電機的研究朝著簡化電機結構,較少電機損耗等方向發展,而位置傳感器的存在大大限制了無刷直流電機在惡劣環境及系統要求較高環境的應用 [2] 因此永磁無刷直流電機的含羞草myhanxiucao成為直流電機研究的重點方向之一。

  位置傳感器在直流電機內部,負責檢測直流電機轉子位置并且將轉子位置信息轉化成電信號并輸出控制功率器件開關。由于位置傳感器具有非線性、易受外界環境影響等特點,無傳感器轉子位置檢測比較困難。

  近年來,各種無傳感器位置檢測方法得到深入研究。湯寧平、崔彬等 [3] 提出了高分辨的永磁無刷直流電機轉子零初始位置檢測方法,該方法適用于檢測低速運行時的轉子位置。竇滿峰,蘇超,譚博,方淳等提出優化磁鏈算法的位置檢測方法 [4] 。李航等 [6] 提出的基于滯環切換的永磁無刷直流電機無位置傳感器控制加寬了轉子位置檢測的速度范圍。蒯松巖、張旭隆等 [7] 提出了使用神經網絡對電機轉子位置檢測,該方法具有較好的動態性能,準確度也較高。王明超 [8] 將RBF神經網絡應用于開關磁阻電機的轉子位置控制,該方法控制精度較高。夏長亮,郭培健等 [9] 提出了將模糊遺傳算法應用于無刷直流電機的自適應控制,改善了系統的抗干擾能力。王欣、梁輝等 [10] 提出了基于OSELM的無刷直流電機控制,該方法的優點是學習速度較快。本文采用SVM神經網絡對無刷直流電機位置信息進行學習,并將學習好的模型應用于電機模型加以驗證。

  1 電機建模

含羞草myhanxiucao  電機系統的組成部分包含:電壓源,逆變電路,電機,控制回路,傳感器等。電機的模型建立:

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  U是三相電壓,R是三相電阻,L為三相電感,e為三相反電動勢,M為三相互感。由于中性點處電流為0,所以有

微信截圖_20200103153709.png

  將式3帶入到式2中得到電機模型為:

微信截圖_20200103153714.png

  電磁轉矩公式如下:

微信截圖_20200103153719.png

含羞草myhanxiucao  根據機械守恒可以得到:

微信截圖_20200103153723.png

  2 支持向量機算法

  2.1支持向量機原理

  支持向量機是一種分類算法,它的目的是通過尋求結構化風險最小來提高學習泛化能力,實現經驗風險和置信范圍最小化,獲取良好統計規律。支持向量機是一種二類分類模型,最早在1963年由蘇聯學者Vladimir N和Alexander Y提出的。

含羞草myhanxiucao  從圖2可以看到兩個平面之間存在間隙,間隙中間的紅線為分離超平面,兩個平面到分離超平面的距離是相等的,而要支持兩個平面需要一些點,這些點叫做支持向量。

  設分類函數 f(x)=wt含羞草myhanxiucaox+b,f(x)=0是位于超平面上的點,則設 f(x)<0時 y = ?1 , f (x)>0時, y =1 的數據點。

  在超平面確定時的絕對值能表示點 x 到超平面的距離,而 wt含羞草myhanxiucaox+b與 y 的符號是否一致能表示分類的準確性。

  定義函數間隔為:

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  定義x為特征,y為結果標簽,(w,b)關于訓練集的函數間隔為超平面(w,b)關于訓練集所有樣本點 (xi,yi含羞草myhanxiucao)的函數間隔最小值,其中 i 表示低 i 個樣本,則有

微信截圖_20200103153901.png

  幾何間隔:

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  x 0 為 x 投影到超平面的點, γ 為樣本 x 到分類間隔的距離

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  幾何間隔為:

微信截圖_20200103153951.png

  最大間隔分類器目標為求微信截圖_20200103154059.png ,根據間隔定義有

微信截圖_20200103154015.png

  將式5帶入式6,設微信截圖_20200103154124.png,則最大間隔分類器目標轉化為:

微信截圖_20200103154020.png

  2.2 支持向量機無位置檢測:

  本文用SVM神經網絡學習電機的轉子位置信息,提取電機的電流和電壓信息作為輸入數據,霍爾傳感器控制功率器件開關狀態作為輸出數據,對數據進行學習,獲得初始支持向量機模型,并采集另外一組電流電壓數據對支持向量機模型準確性進行驗證,最后將訓練好的模型應用到電機中,基于SVM的永磁無刷直流電機無位置傳感器數據訓練如下:

  數據采集:試驗采集電機電壓電流參數4 000組數據,將這些數據分為兩組,每組2 000組數據,一組用于訓練,另一組用于測試。試驗的數據包括:輸入包含電壓數據 {UA(K),UB(K),UC(K),UA(K-1),UB(K-1),UC(K-1)} ,電流數據 {iA(K),iB(K),iC(K),iA(K-1),iB(K-1),iC(K-1)} 。采集位置傳感器的電機位置信息數據,然后將數據進行邏輯轉換從而得到功率管開關狀態{g1,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,g9,g10,g11,g12},支持向量機的輸出為得到的功率管的狀態,每個功率管狀態只有0和1兩種狀態。

含羞草myhanxiucao  支持向量機實驗結果如圖3~5.

  3 實驗結果

  3.1 模型應用

含羞草myhanxiucao  將算法訓練好之后,需要將訓練好的算法加到電機模型中,對電機進行控制,算法應用通過S函數實現。

  實驗電機參數為:Ud為540 V,為0.137 ? ,R2為0.31?,L1為0.76 mH,L2為1.81 mH,Ke1為1.26 V.r/s,Ke2為1.94 V.r/s,轉矩為70 N.m。

  電機模型仿真結果:

  應用仿真圖如下:

  3.2 OSELM與SVM實驗結果對比

含羞草myhanxiucao  為了驗證支持向量機算法的優點,將支持向量機算法和極限學習機進行對比,對比的內容包括兩種算法的運行時間和運行誤差兩方面,這里誤差使用平方差表示,對比結果如下表:

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含羞草myhanxiucao  從上表中可以明顯看到支持向量機誤差十分小,其誤差比在線極限學習機小很多,證明該算法精度很高,對轉子位置預測更準確,而極限學習機消耗時長較小。

  4 結論

  本文用支持向量機對直流電機位置信息進行學習,并將訓練好的模型用于電機模型中加以驗證,證明了支持向量機算法應用于電機無位置控制的可行性,且與極限學習機相比較,可以看出支持向量機學習位置信息精度較高。

  參考文獻

含羞草myhanxiucao  [1] 楊貴營.基于FPGA的準正弦波無刷直流電機控制及系統實現[D]. 成都:西南交通大學, 2014.

  [2] 史婷娜,田洋,夏長亮.基于小波網絡的永磁無刷直流電機無位置傳感器控制[J].天津大學學報,2007,40(2):190-194.

  [3] 湯寧平,崔彬.高分辨的永磁無刷直流電機轉子零初始位置檢測方法[J].電工技術學報,2013,28(10):90-96.

含羞草myhanxiucao  [4] 竇滿峰,蘇超,譚博,等.優化磁鏈算法的稀土永磁無刷電機位置檢測方法[J].微電機,2017,(5):81-86.

含羞草myhanxiucao  [5] 劉鴻.梯形波永磁無刷直流電機的兩種控制方案及其相關問題研究[J].濟南:山東大學,2015.

  [6] 李航,付朝陽.基于滯環切換的永磁無刷直流電機無位置傳感器控制[J].微電機, 2017,15(8):18-22.

  [7] 蒯松巖,張旭隆,王其虎,等.開關磁阻電機神經網絡無位置傳感器控制[J].電機與控制學報,2011.

  [8] 王明超.基于RBF神經網絡的開關磁阻電機無位置傳感器控制及單神經元PID控制[D].天津:天津大學,2004.

  [9] 夏長亮,郭培健,史婷娜,等. 基于模糊遺傳算法的無刷直流電機自適應控制[J].中國電機工程學報,2005,(11):129-133.

含羞草myhanxiucao  [10] 王欣,梁輝,秦斌.基于OSELM的無刷直流電機無位置傳感器控制[J].電機與控制學報,2018,22(11):82-88.

  本文來源于科技期刊《電子產品世界》2020年第01期第39頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。



關鍵詞: 202001 直流電機 支持向量機 位置檢測
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