[發明專利]一種改進的開關磁阻電機逆轉矩在線建模方法

在審

• 申請號: 201710535301.8
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN107276466A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 姚雪蓮;楊藝;貝紹軼;趙景波;王汝佳;朱凱
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: H02P6/34
• 分類號: H02P6/34;H02P25/08;H02P23/14
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙)32231
• 代理人: 高姍

技術領域

本發明涉及一種在線建模方法，特別是涉及一種改進的開關磁阻電機逆轉矩在線建模方法，屬于開關磁阻電機建模技術領域。

背景技術

目前，SRM高精度控制中面臨的主要困難是SRM缺乏具有實用性的精確數學模型，SRM雖然結構簡單，但電磁關系復雜，具有多變量、強耦合和高度非線性的特點，雖然基于電機理論能夠得到的完整描述SRM電磁及力學的非線性模型，但計算繁瑣，難以解析，并無實用價值，SRM完整的電路、機械、機電聯系方程中最重要的非線性關系之一是轉矩-電流-角度關系模型，建立準確而實用的模型是SRM建模的關鍵任務。

基于神經網絡或模糊系統的智能建模方法的優點是不需要掌握SRM的先驗知識，在實測數據準確、充足的條件下，能夠得到準確反映SRM電磁特性的非線性模型，但是由于測量中的噪聲干擾等因素的影響以及實測數據的有限性，使得通過離線方法根據靜態轉矩特性曲線得到的神經網絡或模糊模型無法完全學習到SRM的全部動態特性，為了得到進一步提高SRM模型的精度，需要根據在線數據自適應調整所建立的非線性模型的參數，使其更能適應環境以及電機參數的變化，此外，實際系統中采用的傳感器會增加系統的復雜性和運行成本，本發明提出采用基于模糊神經網絡算法建立轉矩模型，利用轉矩估計誤差間接在線調節逆轉矩模型的參數，在提高建模精度的同時降低了傳感器對系統的影響。

發明內容

本發明的主要目的是為了提供一種改進的開關磁阻電機逆轉矩在線建模方法，減小離線建模過程中因實測數據不充足導致的建模誤差，提高模型精度，為基于模型設計的SRM控制系統提供具有實用性的高精度模型，減小因模型誤差導致的轉矩脈動，提高控制性能。

本發明的目的可以通過采用如下技術方案達到：

一種改進的開關磁阻電機逆轉矩在線建模方法，所述在線建模方法是用于開關磁阻電機的基于誤差反饋調節模糊神經網絡后件參數的建模方法，包括：建立轉矩模型，根據開關磁阻電機的轉矩特性獲取數據，基于ANFIS算法離線建立正向轉矩模型和逆轉矩模型；將離線建立的逆轉矩模型用于SRM系統中，進行在線電流估計；將離線建立的正向轉矩模型用于SRM系統中，進行在線轉矩估計；逆轉矩模型的估計電流作為正向轉矩的輸入，正向轉矩模型的輸出轉矩與期望值進行比較獲得轉矩估計誤差，在線調節逆轉矩模型的參數。

進一步的，所述轉矩模型的建立方法包括如下步驟：

步驟11：假設SRM三相的電磁特性都是相同的，僅對其中一相的電磁轉矩特性進行建模；

步驟12：以轉子位置和電流作為模型的輸入，轉矩為ANFIS模型的輸出，將靜態非線性轉矩特性用于模型的訓練，離線訓練后的ANFIS模型映射出角度、電流以及轉矩之間的非線性關系；

步驟13：將基于ANFIS離線建立的非線性模型正向轉矩模型的輸出轉矩與期望轉矩進行比較獲得誤差；

步驟14：將比較獲得的誤差反饋在線調節基于ANFIS離線建立的逆轉矩模型參數，使逆轉矩模型的估計值與實測值之間的誤差逐漸減小，提高建模精度。

進一步的，所述步驟14中，采用基于SRM非線性轉矩特性數據離線建立逆轉矩模型，以轉子位置和相轉矩作為模型的輸入，相電流作為ANFIS模型的輸出，獲得SRM逆轉矩模型的數學表達式為：

i(θ,T)＝a^Tφ(θ,T)

其中：i為相電流；

T為相轉矩；

θ為轉子角度；

為第N條規則的隸屬度的加權平均值；

為ANFIS的后件參數。

進一步的，根據開關磁阻電機的轉矩特性獲取數據，通過誤差反饋在線調節ANFIS模型參數，建立非線性逆轉矩模型的步驟包括：

步驟21：以轉子位置和相轉矩作為模型的輸入，相電流為ANFIS模型的輸出，將靜態非線性轉矩特性用于模型的訓練，離線訓練后的ANFIS模型映射出角度、相轉矩以及相電流之間的非線性逆轉矩關系；

步驟22：以轉子位置和相電流為模型輸入，相轉矩為ANFIS模型的輸出，將靜態非線性轉矩特性數據用于模型的訓練，離線訓練后的ANFIS模型映射出角度、相電流和相轉矩之間的非線性正向轉矩關系；

步驟23：將離線建立的逆轉矩模型用于SRM在線電流估計，輸出電流作為正向轉矩模型的輸出，將實際電流與期望電流間的偏差反映在轉矩估計值與參考值之間的誤差上；

步驟24：將基于ANFIS建立的正向轉矩模型在線估計得到的轉矩估計值與計算得到的參考值之間的誤差進行反饋，在線調節離線建立的逆轉矩模型的后件參數。