基于BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)無位置傳感器控制.pdf

1、無刷直流電機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便、運(yùn)行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點廣泛應(yīng)用于國民生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。傳統(tǒng)的無刷直流電機(jī)的換相信號是通過轉(zhuǎn)子位置傳感器獲得的，而位置傳感器的存在直接影響了電機(jī)的體積、成本及運(yùn)行的可靠性，使其應(yīng)用受到了限制。因此，研究無刷直流電機(jī)無位置傳感器控制技術(shù)具有重要理論和實用價值。不依靠轉(zhuǎn)子位置傳感器，直接由電機(jī)本體的某些參數(shù)來獲得換相信號，可以看作是一個非線性系統(tǒng)辨識的過程，可以用系統(tǒng)辨識的方

2、法來解決這一問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有對函數(shù)良好的逼近能力，自我學(xué)習(xí)以適應(yīng)環(huán)境變化及并行分布式處理與存儲信息等特點，成為了非線性系統(tǒng)辨識的一種重要方法。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具備人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般特點，更具備算法簡單、便于實時實現(xiàn)等優(yōu)點，使其在非線性系統(tǒng)辨識中被廣泛應(yīng)用。
　　 首先，本文在對無刷直流電機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理及BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對轉(zhuǎn)速對無刷直流電機(jī)進(jìn)行模型辨識，并通過仿真證實了BP神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)用于系統(tǒng)辨識的可行性。
　　 其次，針對傳統(tǒng)的一些無位置傳感器控制方式對轉(zhuǎn)速的依賴，本文推導(dǎo)出一種檢測無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)子位置的新方法，該方法是基于與速度無關(guān)的位置函數(shù)而形成的，由電機(jī)的線電壓及相電流差值映射出電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置信號，從而實現(xiàn)從零轉(zhuǎn)速到高轉(zhuǎn)速寬轉(zhuǎn)速范圍的轉(zhuǎn)子位置檢測；針對無刷直流電機(jī)本身的非線性和參數(shù)不確定性，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了該無刷直流電機(jī)無位置傳感器的控制策略，為解決傳統(tǒng)BP算法存在的收斂速度慢及局部最小

4、的問題，采用了動態(tài)全參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，同時本文采用離線訓(xùn)練確定BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始值，采用在線訓(xùn)練調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，保證了網(wǎng)絡(luò)良好的函數(shù)逼近能力，提高了環(huán)境適應(yīng)能力。
　　 最后，論文對基于BP網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)寬轉(zhuǎn)速范圍無位置傳感器控制方案進(jìn)行了仿真，論證了該方法的可行性。設(shè)計并搭建了以TMS320F2812為核心的無刷直流電機(jī)的控制系統(tǒng)，對本文提出的方法進(jìn)行了實驗。實驗結(jié)果表明該方法能夠提供準(zhǔn)確的電機(jī)換相信號，從而實現(xiàn)無位