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        基于RBF終端滑模觀測器的電機轉(zhuǎn)子位置估計

        2020-01-14 06:03:30劉慧博江帥璐
        計算機應(yīng)用與軟件 2020年1期
        關(guān)鍵詞:電勢觀測器滑模

        劉慧博 江帥璐

        (內(nèi)蒙古科技大學(xué) 內(nèi)蒙古 包頭 014010)

        0 引 言

        無刷直流電機因其體積小、重量輕、效率高、運行可靠等優(yōu)點在各個領(lǐng)域都被普遍采用。尤其是在一些特殊的工作環(huán)境下,位置傳感器的安裝會帶來諸多問題,因此無位置傳感器控制技術(shù)被越來越多地應(yīng)用于實際生產(chǎn)工作中。

        傳統(tǒng)無位置傳感器估計方法有反電動勢法、電感法、續(xù)流二極管法、觀測器等,其中滑模觀測器因?qū)ο到y(tǒng)數(shù)學(xué)模型的精確度要求低且具有良好魯棒性,已成為目前研究的熱點。但是在實際系統(tǒng)中,滑模觀測器會由于其控制作用的不連續(xù)性而產(chǎn)生抖振現(xiàn)象,不能消除,只能削弱。

        文獻[4]采用sigmoid連續(xù)函數(shù)來代替切換函數(shù),有效抑制了抖振,但同時也降低了系統(tǒng)的魯棒性和反應(yīng)速度。文獻[5]利用趨近律的概念,提出一種變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的抖振消除方法,通過調(diào)整趨近律參數(shù)保證滑動模態(tài)的動態(tài)品質(zhì),減弱高頻抖動,但參數(shù)的值需要精準(zhǔn)控制,否則也會導(dǎo)致抖振。采用濾波器對控制信號進行平滑濾波,也是抑制抖振的有效方法,文獻[8-9]采用低通濾波器,獲得了平滑的控制信號,有效抑制了抖振,但是這種方法的難度在于加入濾波器之后的穩(wěn)定性分析。文獻[10-11]設(shè)計了滑模觀測器來估計反電勢,省去了低通濾波器和相位補償環(huán)節(jié),但估算的反電勢因為抖振和噪聲的影響仍然是不準(zhǔn)確的。

        本文采用無位置傳感器控制方法,在傳統(tǒng)滑模觀測器的基礎(chǔ)上,為抑制抖振現(xiàn)象,引入了終端滑模面,提出了基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端滑模觀測器的轉(zhuǎn)子位置估計方法,結(jié)合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與終端滑??刂频膬?yōu)點,不僅優(yōu)化了控制信號,還削弱了一般滑??刂频亩墩瘳F(xiàn)象,提高了轉(zhuǎn)子位置與速度的估算精度,滿足無刷直流電機的工作要求。

        1 無刷直流電機數(shù)學(xué)模型

        三相無刷直流電動機相電壓的平衡方程為:

        (1)

        式中:Ua、Ub、Uc為定子各相的端電壓(V);Ra、Rb、Rc為定子各相繞組電阻(Ω);L=Ls-M,L為定子電感,Ls為每相繞組自感,M為相間繞組互感;ia、ib、ic為定子各相電流(A);ea、eb、ec為定子各相反電動勢(V)。

        基于電機線反電勢的電壓方程為:

        (2)

        式中:iab、ibc為兩相定子電流之差;eab、ebc為電機的線反電勢;uab、ubc為電機的線電壓。電機的線電壓狀態(tài)方程為:

        (3)

        利用線反電勢過零點獲取電機轉(zhuǎn)子位置時,由于電流微分項的存在,會導(dǎo)致線反電勢的計算誤差,所以本文設(shè)計了滑模觀測器對線反電勢進行估計,提高估計精度。

        2 觀測器設(shè)計

        2.1 終端滑模觀測器

        采用滑模觀測器進行轉(zhuǎn)子位置估計的控制框圖如圖1所示,通過定子電流和線電壓來估計電機的轉(zhuǎn)子位置和速度。

        圖1 采用滑模觀測器電機控制系統(tǒng)框圖

        構(gòu)建終端滑模觀測器為:

        (4)

        與式(3)相減得誤差方程:

        (5)

        圖2 終端滑模觀測器結(jié)構(gòu)圖

        選取終端滑模函數(shù)z來實現(xiàn)s的二階滑模控制:

        (6)

        2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

        本文主要的創(chuàng)新點為等效控制νeq是通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到,并且將滑模變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,其輸出即為觀測器的控制策略,將控制目標(biāo)從跟蹤誤差轉(zhuǎn)為滑模函數(shù)。整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

        圖3 RBF終端滑模觀測器結(jié)構(gòu)框圖

        (7)

        (8)

        選取RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)指標(biāo):

        (9)

        則自適應(yīng)率為:

        (10)

        式中:η>0為學(xué)習(xí)速率;ρ=-ηγ(q/p)sq/p-1。

        3 仿真分析

        在MATLAB/Siulink中建立仿真模型并進行仿真對比,電機參數(shù)和觀測器參數(shù)如表1所示。

        表1 電機參數(shù)

        觀測器設(shè)計參數(shù):

        γ=diag(0.001,0.001),q=7,p=9,Rs=2.875,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值為隨機值,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2-5-2。高斯函數(shù)參數(shù)取j=5,aj=[-3,-1.5,0,1.5,3;-1.5,0,1.5,3]T,bj=[1,1,1,1,1]T,η=1.5。

        仿真結(jié)果如圖4-圖8所示。

        (a) 轉(zhuǎn)速為600 r/min

        (b) 轉(zhuǎn)速為800 r/min

        (c) 轉(zhuǎn)速為1 000 r/min

        (d) 轉(zhuǎn)速為900r/min圖4 不同轉(zhuǎn)速下反電勢eab的估計值

        圖5 轉(zhuǎn)速估計值與實際值

        圖6 轉(zhuǎn)速估計誤差

        圖7 RBF終端滑模觀測器轉(zhuǎn)子位置估計值與實際值

        圖8 RBF終端滑模觀測器轉(zhuǎn)子位置估計誤差

        圖4表示電機在不同轉(zhuǎn)速下的反電勢估計值,可以看出RBF終端滑模觀測器曲線相比終端滑模觀測器曲線更加連續(xù)光滑,估計準(zhǔn)確。

        由圖5和圖6可看出,RBF終端滑模觀測器比終端滑模觀測器電機轉(zhuǎn)速實現(xiàn)了更快速準(zhǔn)確的調(diào)整,轉(zhuǎn)速估計誤差也相對較小。在0~2.4 s,電機轉(zhuǎn)速逐漸增加,觀測器能較好地觀測速度,具備很好的動態(tài)性能;2.4~3.2 s轉(zhuǎn)速下降,電機也能快速調(diào)整,觀測誤差較小,抖振較小,說明所設(shè)計的RBF終端滑模觀測器性能較好。

        由圖7和圖8可知,所設(shè)計的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端滑模觀測器可以準(zhǔn)確檢測轉(zhuǎn)子位置,誤差在允許范圍之內(nèi)。

        4 結(jié) 語

        本文設(shè)計了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端滑模觀測器,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與終端滑??刂频膬?yōu)點結(jié)合起來,優(yōu)化了控制信號。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的RBF終端滑模觀測器削弱了終端滑模觀測器的抖振現(xiàn)象,準(zhǔn)確估計了線反電勢、轉(zhuǎn)速以及轉(zhuǎn)子位置,滿足無刷直流電機的工作要求。

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