基于神经网络的混合励磁同步电机电流分配与控制技术研究

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混合励磁同步电机是一种具有高功率密度、高转矩密度与宽调速范围的新型电机,在电动汽车领域具有广阔的应用前景。本课题结合电动汽车要求及PMSM控制理论和控制方法,对HESM的电流分配、电流的解耦与系统控制等问题进行了研究:首先,针对高速区弱磁调速带载能力下降的问题,提出了一种计及d轴反电动势的基本电流改进控制方法,该方法在保持反电动势(Ebase)不变条件下降低励磁电流或d轴电流,增大了输出转矩。仿真实验表明,高速区输出转矩从原来的2N.m提升至3N·m。其次,针对所提基本电流改进控制存在的非线性问题,提出了基于BP神经网络的电流分配逼近算法,该算法采用函数逼近方法将非线性方程简化,简化了HESM调速系统结构。仿真实验结果达到了预期效果。另外,针对电机参数摄动、负载扰动时电枢电流、励磁电流参考值振荡问题,利用BP神经网络电流分配控制器逼近参数稳定情况下的各电流参考值,有效减小了电流参考值振荡,降低控制器参数敏感性。仿真结果表明,低速区控制时励磁电流参考值振荡幅值减小至33%;高速区控制时d轴电流参考值振荡幅值减小至40%,q轴电流参考值振荡幅值减小至20%,电磁转矩振荡减小至25%。最后,针对HESM电流环控制器中的非线性耦合问题,提出了HESM精确线性化控制,利用非线性系统的微分几何理论,将直轴电流、励磁电流与机械角速度解耦为3个独立、线性子系统,实现调速系统全局范围内电流环动态解耦,提高系统动态性能。通过理论分析和仿真实验,所提出的HESM控制方法能够解决弱磁控制带载能力受限、基本电流改进控制方程计算复杂、电机参数摄动与负载扰动时各电流参考值振荡和电流环非线性耦合问题,适用于HESM调速系统。
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