喬維德

（無(wú)錫開放大學(xué) 科研與質(zhì)量控制處，江蘇 無(wú)錫 214011）

0 引言

無(wú)刷雙饋電機(jī)（Brushless Doubly-Fed Machine，簡(jiǎn)稱BDFM）結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單堅(jiān)固、運(yùn)行可靠、易于維護(hù)，是一種適用于交流變頻調(diào)速運(yùn)行和變速恒頻運(yùn)行的新型交流電機(jī)，在變速驅(qū)動(dòng)、風(fēng)力水力發(fā)電系統(tǒng)等控制領(lǐng)域有著良好應(yīng)用與發(fā)展前景.無(wú)刷雙饋電機(jī)系統(tǒng)控制主要采用矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制兩種控制策略.其中，直接轉(zhuǎn)矩控制相對(duì)矢量控制而言，轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度較快，電機(jī)參數(shù)魯棒性較強(qiáng).

許多學(xué)者都開展了無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制策略的研究.李冰等設(shè)計(jì)了一種無(wú)刷雙饋電機(jī)空間矢量調(diào)制的直接轉(zhuǎn)矩控制方案，由轉(zhuǎn)矩、磁鏈PI控制器取代傳統(tǒng)的滯環(huán)比較器, 對(duì)轉(zhuǎn)矩誤差、磁鏈誤差加以補(bǔ)償[1].姚興佳等在傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制基礎(chǔ)上，利用離散空間電壓矢量調(diào)制技術(shù)，給出基于模糊控制策略的無(wú)刷雙饋電機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制方法[2].侯曉鑫等提出一種低速高性能無(wú)刷雙饋電機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)方案，采用雙自由比例積分轉(zhuǎn)速控制器，并對(duì)方案進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)[3].

以上研究均對(duì)無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)采取不同策略加以控制，取得了一定的控制成效，但仍存在電機(jī)轉(zhuǎn)速波動(dòng)大、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)矩和磁鏈脈動(dòng)幅度大、電機(jī)起動(dòng)速度和轉(zhuǎn)矩跟蹤性能較差等問(wèn)題，從而影響了無(wú)刷雙饋電機(jī)控制系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)控制品質(zhì)和高效運(yùn)行.為此，本研究提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的直接轉(zhuǎn)矩控制策略，設(shè)計(jì)定子磁鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器和逆變器開關(guān)狀態(tài)模糊控制器，從而有效降低BDFM直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)、速度脈動(dòng)及磁鏈脈動(dòng)，增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性和控制性能.

1 無(wú)刷雙饋電機(jī)數(shù)學(xué)模型

本研究中選取的無(wú)刷雙饋電機(jī)為籠型轉(zhuǎn)子無(wú)刷雙饋電機(jī).在d-q雙軸坐標(biāo)系中電機(jī)模型的電壓方程、磁鏈方程、電磁轉(zhuǎn)矩方程以及機(jī)械運(yùn)動(dòng)方程如數(shù)學(xué)表達(dá)式（1）～（4）所示.

其中u、i分別表示電機(jī)電壓、電流瞬時(shí)值；D為微分算子，下標(biāo)s表示電機(jī)的定子側(cè)，下標(biāo)r表示電機(jī)的轉(zhuǎn)子側(cè)，下標(biāo)d和下標(biāo)q分別表示d-q雙軸坐標(biāo)系中d、q軸上分量；下標(biāo)p和c分別表示電機(jī)的功率繞組和控制繞組，pp、Rp、Lsp分別表示電機(jī)功率繞組極對(duì)數(shù)、電阻值、自感值，Lspr為功率繞組與轉(zhuǎn)子繞組之間的互感值；pc、Rc、Lsc分別為電機(jī)控制繞組的極對(duì)數(shù)、電阻值、自感值，Rr為轉(zhuǎn)子繞組電阻值，Lscr為控制繞組與轉(zhuǎn)子繞組之間的互感值，Te為電磁轉(zhuǎn)矩，ωr為轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度；J為轉(zhuǎn)子機(jī)械慣量，TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩.

2 無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)工作原理

BDFM直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)工作原理如圖1所示.圖1中，系統(tǒng)給定BDFM角速度為ωr*，檢測(cè)的電機(jī)轉(zhuǎn)子角速度為ωr；電機(jī)給定電磁轉(zhuǎn)矩和測(cè)得的電磁轉(zhuǎn)矩分別為Te*和Te；給定定子磁鏈為Ψs*，定子磁鏈在α、β軸上分量分別為Ψsα、Ψsβ，在α、β軸上電壓分量分別為usα、usβ，在α、β軸上電流分量分別為isα、isβ，定子磁鏈位置角為θ.無(wú)刷雙饋電機(jī)定子三相電流iA、iB、iC和三相電壓uA、uB、uC，輸入至電壓電流檢測(cè)單元檢測(cè)并進(jìn)行變換，分別得到兩相電流isα、isβ和兩相電壓usα、usβ.再將兩相電流和電壓以及檢測(cè)的電機(jī)角速度共同作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈觀測(cè)器的輸入量.然后經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射作用輸出兩相定子磁鏈Ψsα、Ψsβ.再利用磁鏈、轉(zhuǎn)矩模型估算BDFM磁鏈、轉(zhuǎn)矩以及定子控制線組磁鏈空間位置角.磁鏈模型和轉(zhuǎn)矩模型的觀測(cè)公式為：

圖1 BDFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)中設(shè)計(jì)模糊狀態(tài)控制器替代常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制中的磁鏈與轉(zhuǎn)矩控制器.模糊控制器的輸入量有3個(gè)，分別是電機(jī)的轉(zhuǎn)矩誤差e（TeT=Te*-T）e、磁鏈誤差e（ψeψ=Ψs*-Ψ）s、定子磁鏈位置角θ.模糊控制器輸出作用于逆變器，用于控制優(yōu)化逆變器開關(guān)狀態(tài)，利用逆變器控制BDFM定子三相電壓、電流，根據(jù)控制要求輸出轉(zhuǎn)矩，實(shí)現(xiàn)電機(jī)調(diào)速.

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈觀測(cè)器的設(shè)計(jì)

2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BDFM控制系統(tǒng)的定子磁鏈觀測(cè)器采取典型的三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖2所示.

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含輸入層、隱含層及輸出層.輸入層有5個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)sj（j=1,2…5），各節(jié)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)輸入BDFM定子兩相電壓、電流信號(hào)以及電機(jī)轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度，即usα、usβ、isα、isβ、ωr.隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)需要進(jìn)行確定，隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)n一般與輸入層、輸出層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)關(guān)系大，可通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式n=（輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)+輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)）1/2+b計(jì)算得到.其中b選取1～10范圍內(nèi)的整數(shù)，n的確定還要綜合考量網(wǎng)絡(luò)定子合成磁鏈Ψs與給定磁鏈Ψs*的誤差.通過(guò)多次試驗(yàn)，本設(shè)計(jì)中隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)n選取7為宜.ωij為網(wǎng)絡(luò)隱含層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)（i=1,2…n）與輸入層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值，隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)輸出公式為[3]

式中θi為隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)閾值，Sj為輸入層神經(jīng)元，f1為隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù).BP網(wǎng)絡(luò)隱含層通常采取Sigmoid型函數(shù)進(jìn)行中間結(jié)果的傳遞，f1函數(shù)表達(dá)式為

網(wǎng)絡(luò)輸出層有2個(gè)輸出神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)Ok（k=1,2），輸出節(jié)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)兩相定子磁鏈Ψsα、Ψsβ.設(shè)定輸出神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)與隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)重為hki，輸出神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)閾值為θk，輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)輸出公式為

式中f2為輸出層激活函數(shù)，采用線性函數(shù)purelin作為輸出層的傳遞函數(shù)，可以對(duì)輸出進(jìn)行值域擴(kuò)展.

2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及訓(xùn)練

上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中含ωij、θi、hki、θk等結(jié)構(gòu)參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程實(shí)質(zhì)上就是通過(guò)樣本訓(xùn)練，按照BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則和反向誤差計(jì)算準(zhǔn)則[4]，通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值ωij、hki和閾值θi、θk，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸出的均方誤差最小化，直至網(wǎng)絡(luò)輸出滿足目標(biāo)精度.其中相關(guān)文獻(xiàn)實(shí)驗(yàn)證明，ωij、θi、hki、θk的初始結(jié)構(gòu)參數(shù)直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程與訓(xùn)練精度[5-6].所以，本設(shè)計(jì)中先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)參數(shù)利用蝙蝠-粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，然后再采取BP算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以訓(xùn)練.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化及其訓(xùn)練主要步驟如下[7-8]：

step1： 設(shè)置蝙蝠-粒子群算法的初始化參數(shù).蝙蝠算法中的蝙蝠數(shù)量為N，隨機(jī)初始化蝙蝠位置為xi（i=1,2,…，N），最大迭代次數(shù)為NB，蝙蝠脈沖頻率為f，最大脈沖頻度為R0，脈沖頻度增加系數(shù)為δ，最大脈沖聲音強(qiáng)度為S，脈沖聲音強(qiáng)度衰減系數(shù)為λ，粒子群算法中的最大迭代數(shù)為NP，最大、最小慣性權(quán)重分別為ωmax、ωmin.

step2： 更新脈沖頻率fi、飛行速度vi、蝙蝠位置xi，尋找得到當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體.

其中xit、vit、xit+1、vit+1分別是第i只在第t代和第t+1代時(shí)的位置和飛行速度；fi為第i個(gè)蝙蝠產(chǎn)生的脈沖頻率，fmax、fmin分別為脈沖頻率的最大、最小值，xbest為當(dāng)前全局蝙蝠最優(yōu)位置，a為0～1區(qū)間隨機(jī)值.

step3： 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)r1,如果r1>Ri，則從當(dāng)前蝙蝠群中尋找到最優(yōu)解且在附近隨機(jī)生成一個(gè)局部解，更新蝙蝠的新位置公式為

式中的τ采用[-1，1]隨機(jī)值，St表示平均脈沖聲音強(qiáng)度.

step4： 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)r2,如果r2

式中Sit和Sit+1分別為第i個(gè)蝙蝠在第t代和第t+1代的聲波脈沖響度；Rit+1為第i只蝙蝠在第t+1代時(shí)的脈沖頻度；λ取值范圍為 [0，1]，δ>0.

step5： 根據(jù)適應(yīng)度J(xi)對(duì)蝙蝠個(gè)體加以評(píng)估，搜尋最佳位置個(gè)體.如果滿足蝙蝠算法最大迭代次數(shù)NB，輸出M個(gè)最優(yōu)位置解，否則返回step2.

step6： 將M個(gè)最優(yōu)解組成粒子群初始種群，按式（17）～（19）更新粒子速度、位置.

式中i=1,2, …M，j=1,2, …d，t為粒子群算法的迭代次數(shù)；Xij(t)為粒子i位置；Vij(t)為粒子i飛行速度；Pj(t)為粒子i經(jīng)歷的最優(yōu)位置，Gj(t)為所有粒子經(jīng)歷的最優(yōu)位置；C1、C2為學(xué)習(xí)因子，R1、R2在[0，1]取值；J為粒子適應(yīng)度值；Jave、Jmax分別為粒子群中平均適應(yīng)度和最大適應(yīng)度值.

step7： 在粒子群算法的迭代數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)，或者全局最優(yōu)解Gj(t)<ε(ε為較小數(shù)值）時(shí)，則得到全局最優(yōu)解.

step8： 將全局最優(yōu)解對(duì)應(yīng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)初始連接權(quán)值和節(jié)點(diǎn)閾值，輸入訓(xùn)練樣本，利用文獻(xiàn)[5]中提出的改進(jìn)BP算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直到網(wǎng)絡(luò)輸出均方誤差J達(dá)到最小時(shí)，便由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出得到磁鏈、轉(zhuǎn)矩模型計(jì)算所需的兩相定子磁鏈Ψsα、Ψsβ.這里均方誤差（即適應(yīng)度）J計(jì)算公式為

其中Qjk表示第j個(gè)訓(xùn)練樣本在第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)處的期望輸出，Yjk表示第j個(gè)訓(xùn)練樣本在第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)處的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出，m表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，n表示訓(xùn)練樣本數(shù).

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及其訓(xùn)練流程示意圖如圖3所示.

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及其訓(xùn)練流程

2.3 模糊狀態(tài)控制器設(shè)計(jì)

模糊狀態(tài)控制器用于控制和優(yōu)化逆變器開關(guān)狀態(tài)的選擇.模糊控制器的輸入量有3個(gè)，分別為磁鏈誤差eψ、轉(zhuǎn)矩誤差eT和定子控制繞組磁鏈空間位置角θ.模糊控制器的輸出量為電壓空間矢量控制信號(hào).eT、eψ以及θ均需要進(jìn)行模糊化處理.轉(zhuǎn)矩誤差eT在其論域[-2，2]上定義5個(gè)模糊語(yǔ)言變量，即ZD=正大，ZX=正小，LN=零，F(xiàn)X=負(fù)小，F(xiàn)D=負(fù)大.磁鏈誤差eψ在其論域[-0.02，0.02]上設(shè)定3個(gè)模糊語(yǔ)言變量，即ZS=正偏差，ES=零，F(xiàn)S=負(fù)偏差.定子控制繞組磁鏈空間位置角θ在其論域[0，2π]上定義12個(gè)模糊狀態(tài)，即θ1～θ12.eT、eψ及θ的模糊語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)如圖4、圖5、圖6所示.

圖4 eT的隸屬度函數(shù)

圖5 eψ的隸屬度函數(shù)

圖6 θ的隸屬度函數(shù)

根據(jù)模糊控制原理及系統(tǒng)控制要求，可確定180條控制規(guī)則，得到模糊控制規(guī)則如表1所示.模糊控制規(guī)則采用if—then語(yǔ)句形式表示，第i條規(guī)則為

表1 eT、eψ及θ的模糊控制規(guī)則

其中Ai為磁鏈誤差，Bi為轉(zhuǎn)矩誤差，θj為控制繞組磁鏈位置角，Vk為電壓空間矢量，即為模糊控制器輸出，其論域?yàn)?[0，1，2，3，4，5，6，7]，分別對(duì)應(yīng)控制輸出逆變器的8個(gè)開關(guān)狀態(tài)，i=1～180，j=1～12，k=0～7.

利用Mamdani法計(jì)算最大隸屬度對(duì)應(yīng)的模糊控制器輸出量，將其作為模糊控制器控制逆變器輸出的電壓矢量，即

式中i=1,2…180；μAi、μBi、μθj分別為模糊輸入量Ai、Bi、θj隸屬度；μVk為模糊控制器輸出V的隸屬度.

3 仿真分析

在傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制基礎(chǔ)上，引入以上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈觀測(cè)器和逆變器開關(guān)狀態(tài)模糊控制器的控制策略，運(yùn)用MATLAB/Simulink建立無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制的仿真模型，仿真用BDFM參數(shù)設(shè)置情況如表2所示.優(yōu)化訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù)為：蝙蝠種群數(shù)量N=200，蝙蝠脈沖頻率f∈[0,1]，脈沖強(qiáng)度、脈沖頻度最大值分別為S=0.5和R0=0.65，脈沖強(qiáng)度衰減系數(shù)和脈沖頻度增加系數(shù)分別為λ=0.45和δ=0.25，蝙蝠算法的最大迭代次數(shù)為NB=250.粒子群算法的最大迭代次數(shù)為NP=200，慣性權(quán)重最大和最小值分別為ωmax=1.75和ωmin=0.25，學(xué)習(xí)因子C1=C2=1.6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)誤差精度為0.000 1，改進(jìn)BP算法的最大迭代次數(shù)為680.

表2 BDFM仿真參數(shù)

圖7、圖8分別為常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制和本文提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制兩種方案情況下BDFM電磁轉(zhuǎn)矩、定子控制繞組磁鏈以及電機(jī)角速度的仿真曲線.從圖中仿真結(jié)果對(duì)比分析可知，采取本文控制方法較常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制而言，轉(zhuǎn)矩響應(yīng)更趨平穩(wěn)，轉(zhuǎn)矩超調(diào)量及其脈動(dòng)都很小，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)量由圖7（a）的20 N·m降至圖8（a）的10 N·m.定子控制繞組磁鏈瞬時(shí)幅值的脈動(dòng)明顯減少，由圖7（b）的±0.26 wb降至圖8（b）的±0.05 wb.電機(jī)角速度響應(yīng)快速，圖8（c）中角速度從電機(jī)啟動(dòng)達(dá)到50 rad/s過(guò)程僅用0.2 s，角速度由50 rad/s上升變化至120 rad/s也不足0.2 s，而且角速度波動(dòng)變化幅度小，幾乎無(wú)超調(diào).所以，本文提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能都顯著優(yōu)于常規(guī)接轉(zhuǎn)矩控制.

圖7 常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制仿真圖

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制仿真圖

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

利用DSP芯片TMS320F28335作為系統(tǒng)控制核心部件，搭建無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制實(shí)驗(yàn)系統(tǒng).系統(tǒng)試驗(yàn)的硬件電路示意圖如圖9所示[9].

圖9 系統(tǒng)試驗(yàn)電路示意圖

通過(guò)霍爾傳感器采集檢測(cè)無(wú)刷雙饋電機(jī)定子上的功率繞組和控制繞組的電壓和電流值，利用增長(zhǎng)量編碼器檢測(cè)BDFM角速度大小.逆變器選用三菱IPM智能模塊PM150RLA120.由TMS320F28335控制芯片完成數(shù)據(jù)采集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化學(xué)習(xí)算法、模糊控制算法、PWM驅(qū)動(dòng)信號(hào)輸出等功能.DSP利用串行通信接口SCI與PC上位機(jī)進(jìn)行通信，采用串行外接接口SPI與示波器相連接，PC機(jī)借助Labview圖形化編程軟件接收并顯示BDFM角速度、轉(zhuǎn)矩及定子控制繞組磁鏈等數(shù)據(jù).本實(shí)驗(yàn)中，BDFM的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=0.58 kg·m2.電機(jī)在空載情況下起動(dòng)進(jìn)入同步轉(zhuǎn)速后，給定電機(jī)角速度為150 rad/s，當(dāng)達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)后給電機(jī)增加50 N·m負(fù)載，電機(jī)運(yùn)行一段時(shí)間后再卸掉該負(fù)載變?yōu)榭蛰d狀態(tài).圖10～圖12分別反映試驗(yàn)BDFM角速度、轉(zhuǎn)矩及控制繞組磁鏈的數(shù)據(jù)變化.

圖10 電機(jī)角速度響應(yīng)曲線

圖12 電機(jī)定子控制繞組磁鏈曲線

通過(guò)分析圖10可知，BDFM空載起動(dòng)約0.3 s后能迅速達(dá)到給定轉(zhuǎn)速并穩(wěn)定運(yùn)行，起動(dòng)時(shí)間短.在t=3 s時(shí)突加5 N·m負(fù)載，電機(jī)角速度大小波動(dòng)非常小.分析圖11表明，空載情況下起動(dòng)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)矩為0，電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行后在t=6 s時(shí)增加50 N·m負(fù)載，電機(jī)轉(zhuǎn)矩能迅速跟蹤給定轉(zhuǎn)矩，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)量較小.圖12表征BDFM定子控制繞組磁鏈軌跡，磁鏈波形接近圓形.試驗(yàn)分析結(jié)果表明，本控制系統(tǒng)速度響應(yīng)快，對(duì)于BDFM的角速度、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)矩、定子控制繞組磁鏈的脈動(dòng)變化均具有很強(qiáng)的抑制和削弱作用.

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)無(wú)刷雙饋電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制過(guò)程中存在的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)、角速度脈動(dòng)、磁鏈脈動(dòng)等不足和問(wèn)題，結(jié)合常規(guī)直接轉(zhuǎn)矩控制的理論基礎(chǔ)和控制思想，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的直接轉(zhuǎn)矩控制方法.該控制策略可以有效克服BDFM系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩、磁鏈、角速度脈動(dòng)等方面的不足.系統(tǒng)具有較強(qiáng)速度響應(yīng)、轉(zhuǎn)矩響應(yīng)及磁鏈特性，且魯棒性強(qiáng)，動(dòng)態(tài)性能可獲得極大改善，是一種有應(yīng)用前景的控制方案.