基于BP神经网络在线训练的开关磁阻电机无位置控制仿真研究.pdf

收稿日期：2022-05-16基金项目：蚌埠学院自然科学一般项目（2020ZR08）；蚌埠学院 2022 年大学生创新创业训练计划项目.作者简介：沈恂，女，安徽蚌埠人，蚌埠学院助教；刘世军，陈晨，刘娟，蚌埠学院（安徽 蚌埠 233030）.沈 恂，等：基于BP神经网络在线训练的开关磁阻电机无位置控制仿真研究2023 年第 8 期第 44 卷总第 341 期学 报基于 BP 神经网络在线训练的开关磁阻电机无位置控制仿真研究沈恂，刘世军，陈晨，刘娟摘要：针对开关磁阻电机无位置控制系统的转子位置估计模型，提出了一种基于 BP 神经网络在线训练转子位置辨识方法，通过生成神经网络的 M 程序，动态提取训练样本，对神经网络进行批量次训练，最终获得精确的估算转子位置角度.仿真实验表明：开关磁阻电机在不同的工况情况下，系统的实际转子位置与估计转子位置之间的误差较小，其估算转子位置角度精度较高，具有良好的动态响应能力，从而实现开关磁阻无位置精确控制.关键词：开关磁阻电机；在线训练；BP 神经网络；无位置中图分类号：TP391.9；TM352文献标志码：A文章编号：1008-7974（2023）08-0063-05DOI：10.13877/22-1284.2023.08.011开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor，SRM）无位置控制系统实现的关键技术是实时检测转子位置角度的大小，对角度辨识的精度是影响无位置控制性能的重要因素1.目前转子位置的估算方法主要有脉冲激励法、电流-磁链法、状态观察器法和神经网络法等.脉冲激励法2充分利用非导通相空闲特点，人为注入低幅值、高频率的 PWM 脉冲，根据电流响应信号可以得到转子位置角度信号.电流-磁链法3-4通过实时检测相绕组电压、电流信号，得到磁链大小，根据电流-磁链-转子位置角度不同的非线性关系得到角度信号.状态观察器法5需要建立由 SRM 双凸极结构决定的非线性模型求出电机内部各个变量的状态空间，通过霍尔传感器6检测得到每相绕组电流和电压大小，利用状态方程进行转子位置估算.神经网络法7是利用神经元网络的非线性映射能力，将磁链和电流作为输入，以相应的转子位置角作为输出，形成转子位置角与磁链、电流之间的非线性函数关系，采用神经网络离线训练法实现转子位置估计.由于训练样本的单一性，其精度较低，且动态适应能力也较差.632023 年第 8 期学 报本文采用一种基于 BP 神经网络在线训练转子位置辨识方法，建立以各相电流、磁链作为输入，转子位置信号作为输出的神经网络来映射电机电流、磁链和转子位置间的非线性关系，用于估算转子位置角度，动态提取训练样本，对神经网络进行批量次训练，直到网络的精度达到要求为止，从而实现开关磁阻电机不同工况下的无位置控制.1SRM 无位置控制系统传统的 SRM 无位置传感器控制系统控制原理为：控制器实时地检测电机的电压电流等运行参数，计算出磁链值，再利用相关算法估算转子位置角度，取代机械式位置传感器；控制器利用辨识所得的转子位置信息，计算电机转速误差，并根据相应的控制算法得到电机控制信号，通过驱动电路控制功率变换器中各个开关的通断，实现无位置传感器下电机转速调节.SRM 无位置传感器控制系统的结构原理如图 1 所示.图 1SRM 无位置控制系统结构图2基于 BP 神经网络的转子位置估计模型要实现 SRM 无位置精准控制，其转子位置估算在整个控制系统中尤为重要.本文利用神经网络的非线性逼近特性，建立基于 BP神经网络的转子位置估计模型，该神经网络以磁链和电流i为输入，转子位置为输出，如图 2 所示.图 2BP 神经网络的转子位置估计模型学 习 样 本 使 用 Matlab/Simulink 中 SRM 电机模型的磁链特性数据，借助于 Matlab 神经网络工具箱所提供的丰富的函数集，利用 BP学习算法对该神经网络进行训练，当隐层神经元个数为 15 个时，训练该网络至均方误差在 1.0 以内（由于输出值变化范围和样本规模均较大，所以误差不会太小），并生成用于仿真的 Simulink 框图.训练完成后，神经网络的学习结果和位置误差曲面如图 3 和图 4 所示.图 3神经网络训练结果图 4位置估计误差曲线从位置误差曲面中可以看出，位置估计误差在电流、磁链接近于零时非常大（位置误差 64沈 恂，等：基于BP神经网络在线训练的开关磁阻电机无位置控制仿真研究可达25），在 45（对齐位置）附近误差也较大（5左右）.而在其他位置却有较小的误差（调为水平视图可知误差在2内）.在基于 BP 神经网络的离线训练中，网络的训练数据是通过模型仿真计算或者实测计算出来的，在训练之前就已经获取，其精度较低，且动态适应能力较差，训练样本的单一性直接导致离线训练时神经网络位置检测的精准度低，因此 SRM 在不同条件（例如不同的工况、突加负载等）下运行存在较大困难.针对 BP 神经网络离线训练存在的问题，本文提出一种基于 BP 神经网络在线训练方法：根据 SRM 电机实际运行情况，将不同运行条件下的三相绕组的相电流、磁链、转子位置角作为训练样本，对神经网络进行批量次训练，直到网络的精度达到要求为止.图 5 为在线训练计算流程图.图 5在线训练计算流程图由于 Matlab 中的神经网络工具箱不能实现训练数据的实时更新，因此将给定的固定样本进行训练，并采用网络应用函数-adapt函数（允许神经网络自适应调节）进行神经网络训练，M 文件输入及程序编写如下.%归一化ang_1=ang_nn./max（ang_nn）；i_1=i_nn./max（i_nn）；flux_1=flux_nn./max（flux_nn）；%间隔采样数据interval=2；ang_x=ang_1（1：interval：end）；i_x=i_1（1：interval：end）；flux_x=flux_1（1：interval：end）；%转化为元胞数组p=flux_x；i_x；t=ang_x；pc=num2cell（p，1 3）；tc=num2cell（t）；%建立神经网络，并学习net=newff（minmax（p），10，1，tansig，purelin，trainlm）；%增长式训练net，y，e=adapt（net，pc，tc）；mse（e）cnt=0；while（mse（e）1e-5）net.adaptParam.passes=25；net，y，e=adapt（net，pc，tc）；cnt=cnt+25；endmse（e）%批处理训练net.trainParam.epochs=2000；net，tr=train（net，p，t）；plot（ang_nn）；hold on；angle_out=max（ang_nn）*sim（net，flux_1；i_1）；%用于归一化的角度计算plot（angle_out，r）；3仿真结果及分析为了验证无位置传感器闭环运行性能，使用 Matlab/Simulink 中的 SRM 电机模型，搭建基于 BP 神经网络在线训练无位置传感器控制仿真模型，如图 6 所示.图 6在线训练无位置传感器仿真模型在此次仿真中，设置仿真时间为 0.5 s，转速在 0.25 s 时由 500 r/min 突变到 1 000 r/min，负载在 0.25 s 时由 30 Nm 突变到 50 Nm，仿 652023 年第 8 期学 报真结果如图 7 至图 18 所示.图 7转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的电流仿真波形图图 8转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的转速仿真波形图图 9转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的磁链仿真波形图图 10转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的转矩仿真波形图图 11转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的转子角度仿真波形图图 12转速为 500 r/min、负载转矩为30 Nm 时的转子角度误差仿真波形图图 13转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时电流的仿真波形图图 14转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时转速的仿真波形图图 15转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时磁链的仿真波形图图 16转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时转矩的仿真波形图图 17转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时转子角度的仿真波形图图 18转速突变为 1 000 r/min、负载转矩为50 Nm 时转子角度误差的仿真波形图 66沈 恂，等：基于BP神经网络在线训练的开关磁阻电机无位置控制仿真研究仿真验证表明，通过基于 BP 神经网络在线训练算法，开关磁阻电机在转速和负载转矩发生突变的情况下，实际转子位置角度与估计转子位置角度之间的误差能够在误差允许的范围内，进一步验证了基于 BP 神经网络在线训练的良好动态响应，具有良好的自适应性和鲁棒性，且能够实现转子位置的精准检测，从而实现开关磁阻电机无位置控制系统的精确控制.4结论本文基于 BP 神经网络在线训练的 SRM无位置控制，在线训练中提出了一种训练数据可以实时更新的算法，并写出了生成神经网络的 M 程序.按照此程序形成的神经网络，验证了控制系统中转速在 0.25 s 时由 500 r/min突变到 1 000 r/min，负载在 0.25 s 时由 30 Nm突变到 50 Nm 时的仿真波形.仿真结果表明：在不同的工况下，系统的实际转子位置与估计转子位置之间的误差较小，完全能保证整 个 无 位 置 控 制 系 统 可 靠 运 行，从 而 实 现SRM 无位置控制，整个系统具有良好的动态响应能力.参考文献：1 匡斯建，张小平，张铸，等.基于相电感交点位置角度补偿的开关磁阻电机无位置传感器控制方法 J.电工技术学报，2019，34（23）：4909-4917.2 张磊，刘闯，韩守义.基于全周期电流包络线开关磁阻电机无位置传感器技术 J.电机与控制学报，2019，23（11）：109-117.3 肖丽，高峰，侯淑萍，等.基于 DE-RVM 的开关磁阻电机无位置传感器研究 J.河北工业大学学报，2018，47（3）：10-16.4 KRZYSZTIH.Aself-tuningcontrollerforswitched reluctance motorJ.IEEE Transa Power Electron，2020，15（3）：21-235UDAY D.Two-Dimension Finite-Element Analysis of a High-Force-Density Linear witehed ReluetanceMachine Including Three DimensionalJ.Effect&IEEETrans on Industry App1，2021，36（1）：1047-10526 蔡辉，王辉，李孟秋，等.考虑饱和电感特性的开关磁阻电机的无位置传感器控制方法 J.电工技术学报，2018，33（12）：2723-2734.7 郭文强，董瑶，李清华，等.PSO-BP 神经网络在开关柜设备温度预测中的应用 J.陕西科技大学学报，2020，38（1）：149-153.（责任编辑：王前）Simulation Research on No Position Control Strategy of Switched Reluctance MotorBased on On-Line Training of BP Neural NetworkSHEN Xun，LIU Shi-jun，CHEN Chen，LIU Juan（School of Computer Engineering，Bengbu University，Bengbu 233030，China）Abstract：For the rotor position estimation model of switched reluctance motor position free control system，This paper presents an on-line training rotor position identification method based on BP neural network.By generating the M program of neural network，dynamically extracting the training samples，batch trainingthe neural network，and finally obtain the accurate estimation of rotor position and angle.The simulationresults show that under different working conditions，the error between the actual rotor position and the estimated rotor position of the system is small，the estimated rotor position angle accuracy is high，and hasgood dynamic response ability，so as to realize the accurate control of switched reluctance without position.Keywords：switched reluctance motor；online training；BP neural network；no position 67