基于優化BP神經網絡的開關磁阻電機定子電阻辨識方法

許愛德, 趙中林, 王雪松

(大連海事大學 信息科學技術學院，遼寧 大連 116026)

基于優化BP神經網絡的開關磁阻電機定子電阻辨識方法

許愛德, 趙中林, 王雪松

(大連海事大學 信息科學技術學院，遼寧 大連 116026)

為解決直接轉矩控制下的開關磁阻電機低速運行時磁鏈計算受電阻變化影響比較大的問題，詳細觀察分析了電阻對于相電流的影響，通過比對電阻可調的電機模型與實際的電機模型的輸出電流，提出了一種基于優化BP神經網絡的電阻辨識器。優化BP網絡數學理論，結構簡單，學習算法清晰明白，基于該網絡的算法能夠對變化的定子電阻進行辨識。將該方法置于Simulink控制系統上進行仿真，同時比較有無電阻辨識器前后仿真波形。試驗表明，該電阻辨識方法可以提高開關磁阻電機低速運行時系統性能。

直接轉矩控制； 開關磁阻電機； 優化BP神經網絡； 定子電阻辨識

0 引 言

近年,電動汽車行業高速發展，具有結構簡單、成本低、可靠性高、性能優越等優點[1]的開關磁阻電機(Switched Reluctance Motor,SRM)成為電動汽車驅動系統最優選方案之一。但由于SRM本身的雙凸極結構的特殊性，以及磁路的高飽和性，導致 SRM在運行時存在很大的轉矩脈動，同時由于很難建立起精確的電機數學模型，從而使得分析脈動產生原因及設計減小脈動方法變得困難。為了解決以上問題，很多學者將直接轉矩技術引入SRM的控制過程中[2]。

直接轉矩控制技術具有結構簡單、控制直接、魯棒性好等特點，而且控制過程中只需要電阻這唯一參數。但直接轉矩控制下的SRM在低速時的表現不佳，其原因是電阻的估算不準確。電阻的阻值受轉速、溫度、電流等因素影響較為嚴重，經過實測發現電阻最大變化值可以達到本身阻值的90%～120%。在電機低速運行時，電阻的準確測量是控制的關鍵。

由于電阻的非線性變化，使得磁鏈的估算很難達到實時準確。有的學者通過智能算法建模，將變化的電阻影響通過數據表現出來，直接建立磁鏈的模型。如文獻[3]中，利用支撐向量機來建立SRM模型，但問題有二，其一在于“黑箱”模型的未知性，其二在于建立模型的數據采集的誤差性。文獻[4]通過磁鏈特性采用傅里葉級數來建立模型，但其模型輸入參數包含角度，然而無位置中角度反饋也是受到電阻影響的。這些缺點限制了這些算法的廣泛應用。

文獻[5-6]通過模糊數學相關知識，建立電阻相關影響模型，從而通過電阻的影響因素來映射出電阻的變化，但文獻[6-7]都需要將溫度作為模型的輸入，而溫度傳感器的加入使得本算法的應用受到了局限；文獻[5]通過模糊數學的知識來構建電流誤差與電阻變化的關系，文獻[8-9]通過分析電阻對電流的影響，運用小波網絡、RBF網絡建立誤差電流與電阻變化值的關系，由仿真結果看到，這些算法能夠很好地辨識交流電機變化電阻，但是由于SRM的直流非正弦特性，該算法并不適用于SRM控制。本文通過仿真，建立觀察兩種不同的電機模型電流誤差情況，通過理論知識成熟、完善的改進BP網絡對變化定子電阻進行辨識。仿真結果表明，該方法能夠較準確地辨識變化的電阻，對于系統性能的提升有較大幫助。

1 直接轉矩控制原理

SRM直接轉矩控制與交流電機的不同，由于電機每相激勵都是獨立的,且其電流波形不是正弦波形而是呈現高度非線性，故其每相磁鏈都是獨立的。直接轉矩控制中，只需要很少的傳感器，并且對電機參數的依賴性小。圖1為SRM直接轉矩控制的原理圖。該系統大致可分為4部分：轉矩和定子磁鏈估計器、開關狀態選擇器、逆變器、電機本體。圖1中，Te為電磁轉矩，Ψ為定子磁鏈，θ為定子磁鏈的角度，其表達式分別如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

式子：W——磁共能；Te——瞬時轉矩；Ψk——k相的磁鏈值；Ψk0——k相初始磁鏈；Rk——定子電阻；Ψ——合成之后的磁鏈。

式(1)為定子磁鏈計算，可以看出磁鏈的準確觀測取決于電阻的準確測量。電機高速運行時，u的數量級遠遠大于iR，故此時可忽略R的影響，磁鏈的值可以近似等于時間對電壓的積分；但低速時u與iR的數量級差別不大，而電阻的變化就會很大的影響磁鏈值的準確性。因此必須考慮對R進行補償，以降低R對Ψ的影響。

圖1 直接轉矩控制原理圖

2 改進BP神經網絡對定子電阻的辨識

2. 1 BP網絡的結構

BP神經網絡作為人工智能領域的前沿技術，具有堅實的理論依據，嚴謹的推導過程，清晰的算法流程[10]。由于通用性十分強，識別和控制非線性系統的功能強大，BP算法成為應用最廣泛的人工神經網絡。BP網絡的結構圖如圖2所示。

圖2 BP神經網絡結構圖

網絡的輸入為電流的誤差和電流誤差的變化量，用式(5)來表示。

(5)

(6)

式中：I(k)——可變電阻電機的一相實際電流；I0(k)——建立可調電阻電機模型的一相輸出電流。

不同于交流電機的直接轉矩控制下電阻辨識[5-6]，在SRM中電流均為直流非正弦量，故不能用給定電流與實際電流的差值來進行計算。給定電流這一概念并不清晰存在于SRM中?；谶@點原因本文提出基于兩個不同模型的電流誤差來觀察電阻的變化，原理圖如圖3所示。

圖3 電流誤差辨識原理圖

網絡的輸出為電阻的變化量ΔR(k)，與前一時刻的電阻值R(k-1)相加，可以得到實時的電阻值R(k)。

其運行原理：通過實際電機與可調電阻模型的電流誤差來反饋出兩者電阻的不同，然后電流誤差經過改進BP神經網絡電阻辨識器輸入誤差對應的電阻值，來改變可調模型的電阻值，使得其輸出電流與電機本體相同，此時，便將實時的電阻值輸出，用來計算實時磁鏈。

2. 2 改進BP神經網絡實現過程

(1) 初始化：將所有的加權系數置為較小的非零隨機數。

(2) 準備好的輸入e(k)、Δe(k)，輸出ΔR相關數據集。

(3) 計算實際輸出，計算隱含層、輸出層輸出。

(7)

(8)

(9)

(4) 計算期望值與實際輸出誤差J：

(10)

(5) 調整輸出的加權系數wki(k+1)：

(11)

(12)

式中：η——學習率。

(13)

如果誤差不滿足要求，則返回第(3)步，如滿足，那么記錄wij、wki、θi、θk。

以上步驟將樣本依次進行訓練，就可以得到訓練好的BP神經網絡。

但是由于BP網絡的收斂速度慢、容易陷入局部極值、難以確定各層節點數等缺點，所以本文采用動態節點個數，動態學習率的方法：

選取隱含層數3～70，依次訓練，選擇其中誤差最小的隱含層數，本文選擇的是64。

同樣的方法，依次訓練，得到最好的學習率，本文選擇的是0.73。

3 仿真實例

本文采用MATLAB 2014a/Simulink進行仿真試驗，使用的SRM模型的參數如下：額定功率P=15 kW，額定電壓U=520 V，f=50 Hz，額定轉速nr=1 500 r/min，額定電流I=31 A，12定子極數、8轉子極數，初始定子電阻Rs=0.612 Ω，J=0.02 kg·m2，Ls=0.67 mH，Lr=23.6 mH，Lm=0.15 mH，極對數p=8。仿真中采用n=600 r/min。

圖4(a)是用來訓練BP網絡的電阻變化曲線。實際中電阻的變化是非常緩慢的，由于試驗需要，所以將電阻快速在1 s中變化100%，也就是0.6 Ω，從而可以較明顯的體現出來電阻辨識前后整個控制系統的各項參數變化。圖4(b)為未加補償電阻的磁鏈曲線圖，由于電阻的值比較大，可以看到，磁鏈有很明顯的上升趨勢。

圖4 未加補償電阻

圖5(a)為BP神經網絡辨識出來的電阻值，可以看到中間偶爾有跳變，但是總體趨勢一致，較為符合。圖5(b)為加入辨識出來的補償電阻之后的磁鏈曲線圖，可以清晰看到，磁鏈正常，沒有較大波動。

圖5 加入BP網絡辨識電阻補償

圖6為BP網絡訓練時，訓練樣本的誤差曲線，其數量級在10-4左右，可以充分滿足控制誤差要求。

圖6 BP神經網絡樣本訓練誤差

由于仿真中可以真實觀測到電阻變化時實際的磁鏈值，加入補償電阻之后的磁鏈與實際磁鏈的誤差曲線如圖7所示。

圖7 磁鏈誤差曲線圖

4 結 語

本文應用改進BP神經網絡對SRM實現定子電阻的辨識，從而可以準確計算得到磁鏈值,解決了SRM在低速時運行不穩定的缺點，為SRM的廣泛應用提供了堅實的理論基礎。通過仿真試驗觀測磁鏈曲線波形，可以看到改進BP神經網絡電阻辨識器可以很好地改進磁鏈的波動，提升了整個系統的性能，進一步完善該方法可以應用于實踐。

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[2] 李自強.開關磁阻電機的直接轉矩控制研究[D].大連: 大連海事大學,2011.

[3] 尚萬峰,趙升噸,申亞京.遺傳優化的最小二乘支持向量機在開關磁阻電機建模中的應用[J].中國電機工程學報,2009,29(2): 65-69.

[4] 項倩雯,孫玉坤,嵇小輔,等.一種開關磁阻電機模型參數的LS-SVM辨識方法[J].微電機,2013,46(12): 30-34.

[5] 佘致廷.感應電機無速度傳感器DTC參數辨識與控制方法的研究[D].長沙: 湖南大學,2011.

[6] 陳其工.一種新型的模糊神經網絡電阻檢測器[J].儀器儀表學報,1999(6): 589-592.

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[9] 劉國榮,周平.直接轉矩控制中的定子電阻辨識方法研究[J].控制工程,2012,19(1): 41-43.

[10] 劉天舒.BP神經網絡的改進研究及應用[D].哈爾濱: 東北農業大學,2011.

Stator Resistance Identification Method of Switched Reluctance Motor Based on Optimized BP Neural Network

XuAide,ZhaoZhonglin,WangXuesong

(College of Information and Science Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

When switched reluctance motor was in the status of slow running under direct torque control, calculation of flux was greatly influenced by resistance. In order to solve the issue above. The study observed and analyzed carefully about the relation between resistance and phase current, through comparing the output current between resistance variable motor model and actual motor model, proposed a solution of resistance estimation based on optimized BP neural networks. Optimized BP neural networks had sufficient mathematical theory, with simple structure and clear algorithm. The algorithm based on BP neural networks could recognize variable stator resistance. Put this algorithm into action in the Simulink control system, then comparing the test results between with resistance estimation and without resistance estimation. Experimental results showed that this resistance estimation method could improve system performance when the switched reluctance motor was in the status of slow running.

direct torque control (DTC); switched reluctance motor (SRM); optimized BP neural networks; stator resistance estimation

國家自然科學青年基金(51407021)；中央高?；究蒲袠I務費(3132015214)

許愛德(1974—)，女，博士研究生，教授，研究方向為電機與控制系統。 趙中林(1989—)，男，在讀碩士研究生，研究方向為系統參數辨識。 王雪松(1991—)，男，在讀碩士研究生，研究方向為電機與控制系統。

TM 352

A

1673-6540(2017)05- 0052- 04

2016 -09 -20