本發(fā)明涉及新能源汽車驅(qū)動(dòng)用開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

當(dāng)前，能源和環(huán)境問(wèn)題日益突出，電動(dòng)汽車受到廣泛的重視，具有非常大的發(fā)展前景。相對(duì)于其它電機(jī)而言，srm(開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)switchedreluctancemotor，本文內(nèi)的srm表示開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī))具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單堅(jiān)固、無(wú)需稀土材料、適用于頻繁的起停等諸多優(yōu)良特性，在新能源電動(dòng)汽車領(lǐng)域最具應(yīng)用潛力。但是，srm自身雙凸極結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，磁路呈強(qiáng)非線性和飽和性，導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)存在轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)、噪聲、振動(dòng)大等缺點(diǎn)，阻礙了srm在新能源電動(dòng)轎車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用。在srm控制中，為了抑制srm轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，研究者在直接轉(zhuǎn)矩控制和間接轉(zhuǎn)矩控制策略上提出了許多解決方法。

直接轉(zhuǎn)矩控制dtc(directtorquecontrol,dtc)方法用瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩、磁鏈確定開(kāi)關(guān)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)srm轉(zhuǎn)矩的直接控制，達(dá)到轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制的目的。直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制ditc(directinstantaneoustorquecontrol,ditc)使用轉(zhuǎn)矩滯環(huán)控制器產(chǎn)生每相的開(kāi)關(guān)控制信號(hào)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，不需換相策略，能在寬速度范圍內(nèi)抑制srm轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)(torque-sharingfunction,tsf)控制策略，通過(guò)轉(zhuǎn)矩分配機(jī)制解決了換相過(guò)程中，開(kāi)通相和關(guān)斷相輸出轉(zhuǎn)矩平滑過(guò)渡的問(wèn)題，減小了由直接換相操作導(dǎo)致的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)強(qiáng)度；轉(zhuǎn)矩分配方法通常與其它控制策略結(jié)合，實(shí)現(xiàn)srm轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制。

在解決非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題上，智能控制方法相較于常規(guī)的控制方法具有突出優(yōu)勢(shì)，尤其是其中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有強(qiáng)大的非線性逼近能力，已經(jīng)成為智能控制的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)報(bào)道以轉(zhuǎn)速為控制目標(biāo)、基于bp(backpropagation，bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及rbf(radiobasisfunction,rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的srm速度控制器，克服了傳統(tǒng)控制器處理非線性系統(tǒng)的局限性。還有的研究者將dtc控制策略與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的狀態(tài)開(kāi)關(guān)選擇。并有利用采集到的srm磁鏈、電流與轉(zhuǎn)子位置角數(shù)據(jù)，離線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立磁鏈、電流與轉(zhuǎn)子位置角關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用于控制的轉(zhuǎn)子位置角估算。有報(bào)道在tsf分配基礎(chǔ)上,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化srm導(dǎo)通與關(guān)斷時(shí)間，降低srm轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，提出轉(zhuǎn)矩與電流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，抑制srm轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。相關(guān)研究提出snn(spikingneuralnetworks,snn)實(shí)現(xiàn)srm建模與控制，其中snn結(jié)構(gòu)非常類似rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的srm控制，側(cè)重轉(zhuǎn)矩的建模、電流的建模研究。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，以電流位置函數(shù)的泰勒級(jí)數(shù)為結(jié)構(gòu)，搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流模型，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)泰勒級(jí)數(shù)參數(shù)。還有報(bào)道針對(duì)srm非線性特性，提出混沌原理，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度學(xué)習(xí)方法,針對(duì)srm非線性特性，借助遺傳優(yōu)化算法，采用混合訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)htwnn(hybridtrainingwaveletsneuralnetwork，htwnn)建立srm的磁鏈轉(zhuǎn)矩等非線性模型，此方法不可避免小波復(fù)雜結(jié)構(gòu)和大運(yùn)算量的缺陷。分別采用自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)srm電感特性及磁鏈特性進(jìn)行建模，比較分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)srm建模具有更好性能。如設(shè)計(jì)雙bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)srm電流和轉(zhuǎn)矩進(jìn)行建模。

現(xiàn)有的文獻(xiàn)報(bào)道中，在srm建模與控制中，所用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，未結(jié)合srm特殊的非線性特性進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)，故難以對(duì)srm轉(zhuǎn)矩進(jìn)行有效控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是設(shè)計(jì)一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法，本方法為srm三相中的每一相配置一個(gè)基于轉(zhuǎn)矩-電流關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，以轉(zhuǎn)矩-電流逆模型表達(dá)式作為前饋控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的激活函數(shù)，按立方分配函數(shù)將給定總轉(zhuǎn)矩分配作為各相參考轉(zhuǎn)矩tkk，參考轉(zhuǎn)矩tkk和轉(zhuǎn)子位置角θ作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器基于外環(huán)pid控制器的輸出實(shí)現(xiàn)反饋誤差學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出用于補(bǔ)償pid控制器的輸出，二者疊加作為參考電流送入電流滯環(huán)控制器，結(jié)合當(dāng)前電流反饋信號(hào)控制srm運(yùn)行。本方法充分考慮了srm具有特殊強(qiáng)非線性，有效減小電機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。

本發(fā)明的另一目的是設(shè)計(jì)一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)。srm安裝電流傳感器、位置傳感器和轉(zhuǎn)矩傳感器，本系統(tǒng)的信號(hào)處理器含有轉(zhuǎn)矩-電流三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制模塊器、轉(zhuǎn)矩分配模塊、pid控制模塊、電流遲滯環(huán)控制模塊。所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器為轉(zhuǎn)矩-電流逆模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。轉(zhuǎn)矩分配模塊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器串聯(lián)；外環(huán)pid控制模塊的輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器學(xué)習(xí)信號(hào)，內(nèi)環(huán)電流滯環(huán)控制器跟蹤參考電流，經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)器控制srm運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)srm轉(zhuǎn)矩控制，有效減小srm的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。

本發(fā)明設(shè)計(jì)的一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法，包括以下步驟：

步驟isrm各相轉(zhuǎn)矩分配

參考轉(zhuǎn)矩分配的輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器輸入信號(hào)之一。轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)tsf，采用最佳分配函數(shù)：立方分配函數(shù)，其表達(dá)式為：

式中f(θ)表示立方分配函數(shù)；θ為轉(zhuǎn)子位置角；θon為開(kāi)通角；θov為換相重疊角；

根據(jù)公式(1)，將給定總轉(zhuǎn)矩分配作為各相參考轉(zhuǎn)矩tkk，轉(zhuǎn)矩分配公式如下：

式中為設(shè)定參考轉(zhuǎn)矩；tkk(θ)為隨θ變化的相參考轉(zhuǎn)矩；f(θ)表示立方分配函數(shù)；θ為轉(zhuǎn)子位置角；θon為開(kāi)通角；θov為換相重疊角；θoff為關(guān)斷角；kk＝1,2,3表示srm的a、b及c三相。

步驟ⅱ、基于轉(zhuǎn)矩-電流關(guān)系構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器

ⅱ-1srm的轉(zhuǎn)矩-電流逆模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器激勵(lì)函數(shù)

實(shí)際srm相電感具有強(qiáng)非線性特性，準(zhǔn)確的srm數(shù)學(xué)模型難以獲得。若忽略磁飽和與邊緣效應(yīng)，即得到簡(jiǎn)化的線性電感模型，通過(guò)采用該線性電感模型的轉(zhuǎn)矩-電流轉(zhuǎn)換公式計(jì)算獲得各相參考電流。因簡(jiǎn)化線性電感模型與實(shí)際電感模型的非線性差異，所得的各相參考電流難以準(zhǔn)確控制電機(jī)轉(zhuǎn)矩，并導(dǎo)致其控制輸出的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)惡化。

綜合考慮srm非線性特性及磁飽和特性，分析轉(zhuǎn)矩與相電流關(guān)系，本發(fā)明采用較準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)矩-電流逆模型表達(dá)式：

公式(3)中te(θ)為隨θ變化的相參考轉(zhuǎn)矩，取值為轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)輸出tkk；a(θ)、b(θ)參數(shù)分別由轉(zhuǎn)子位置角θ與固定的權(quán)值向量wa、wb確定；i(θ)為隨θ變化的相電流。

公式(3)轉(zhuǎn)矩-電流逆模型表達(dá)式做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的隱含層激勵(lì)函數(shù)，構(gòu)造轉(zhuǎn)矩-電流逆模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以得到各相最佳參考電流。

ⅱ-2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器

本發(fā)明為srm三相中的每一相配置一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其為轉(zhuǎn)矩-電流逆模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。某一相的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器為包括輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。參考轉(zhuǎn)矩tkk和轉(zhuǎn)子位置角θ作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸入，tkk為相參考轉(zhuǎn)矩由步驟i的轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)tsf得到；θ為srm轉(zhuǎn)子位置角，由srm上的位置傳感器所測(cè)得；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的隱含層h＝[o1,o2,o3…oj…,om]，oj為隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出，j為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，j＝1,2,3，.......m,m為6～200；輸出層為求和線性函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)系數(shù)學(xué)習(xí)采用公知的動(dòng)量梯度法學(xué)習(xí)方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器運(yùn)行過(guò)程如下：

ⅱ-21、隱含層權(quán)值向量

隱含層激勵(lì)函數(shù)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)之前參數(shù)確定：固定權(quán)值向量wa＝[wa1,wa2,…,waj,…,wam]^t、wb＝[wb1,wb2,…,wbj,…wbm]^t隨機(jī)初始化為10～30之間的任意數(shù)值；輸出層權(quán)值向量wout＝[w1,w2,…wj…wm]^t初始化，取值大于零，該發(fā)明取初值為0.1。

ⅱ-22、轉(zhuǎn)子位置角θ

srm上的位置傳感器所測(cè)得的轉(zhuǎn)子位置角θ經(jīng)三角函數(shù)歸一化為0至1之間周期變化的數(shù)值。

ⅱ-23、隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出

按公式(3)計(jì)算，得到i(θ)值作為隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出值oj。

ⅱ-24、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器輸出

式中表示某個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出電流，稱為某相神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出電流，wj為加權(quán)系數(shù)，j＝1,2,3，...m，m＝40,kk＝1,2,3。

ⅱ-25、根據(jù)學(xué)習(xí)信號(hào)ierror調(diào)整輸出權(quán)值

由srm上安裝的轉(zhuǎn)矩傳感器得到當(dāng)前轉(zhuǎn)矩值tc與給定總轉(zhuǎn)矩的差做為轉(zhuǎn)矩偏差△t，作為外環(huán)pid控制器(proportionintegralderivative比例積分微分控制器)的輸入，外環(huán)pid控制器得到隨θ變化的pid輸出電流ierror，ierror經(jīng)電流分配得到某相的pid控制電流為本方法所得的某相參考電流；

ⅱ-3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的反饋誤差學(xué)習(xí)

本發(fā)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器采用有監(jiān)督的在線學(xué)習(xí)，其監(jiān)督學(xué)習(xí)信號(hào)為pid控制器得到的控制電流ierror。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層采用固定的權(quán)值，只需調(diào)整輸出層的權(quán)值。

輸出層的權(quán)值的性能指標(biāo)函數(shù)為：

步驟ⅱ-21確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器隱含層權(quán)值向量wa和wb的數(shù)值后，根據(jù)梯度下降法，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出權(quán)值；

式中wj(k)為k時(shí)刻的輸出層權(quán)值，wj(k-1)是k時(shí)刻的前一時(shí)刻的輸出層權(quán)值，wj(k-2)是(k-1)時(shí)刻的前一時(shí)刻的輸出層權(quán)值，△wj(k)為調(diào)整權(quán)值增量；ierror(k)為k時(shí)刻的pid輸出電流；oj(k)為隱含層k時(shí)刻的輸出量；j為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)(j＝1...m)，α為動(dòng)量因子，范圍,0.01～0.1，η為參數(shù)調(diào)整學(xué)習(xí)率，范圍0～1。

步驟ⅲ、電流滯環(huán)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出與pid控制器輸出的疊加后得到本方法的參考電流作為內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器的參考電流，同時(shí)srm上安裝的電流傳感器也將當(dāng)前三相的電流值ikk.mear送入內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器，內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)器控制srm運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩控制，有效抑制srm的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。

在srm啟動(dòng)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器與pid控制器共同作用，得到參考電流使系統(tǒng)穩(wěn)定工作；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器經(jīng)過(guò)充分學(xué)習(xí)后，pid輸出的pid輸出電流ierror趨于零，各相的pid控制電流趨于零，各相的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流趨于參考電流并使得輸出轉(zhuǎn)矩tc趨于給定總轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)矩偏差△t趨于零，pid控制器維持穩(wěn)定輸出，srm在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器與pid控制器的控制下處于動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。

根據(jù)本發(fā)明的一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法，設(shè)計(jì)一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)，包括信號(hào)處理器、功率驅(qū)動(dòng)器、電流傳感器、位置傳感器、轉(zhuǎn)矩傳感器、顯示器及srm，開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的輸出軸上安裝轉(zhuǎn)矩傳感器，輸出srm的當(dāng)前轉(zhuǎn)矩信號(hào)tc；磁阻電機(jī)轉(zhuǎn)子上安裝位置傳感器，輸出當(dāng)前轉(zhuǎn)子位置角θ；srm的三相輸入端分別安裝電流傳感器，輸出當(dāng)前各相的電流值。

所述信號(hào)處理器含有與srm三相配合的三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其為轉(zhuǎn)矩-電流逆模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有轉(zhuǎn)矩分配模塊、pid控制模塊、電流遲滯環(huán)控制模塊。

所述轉(zhuǎn)矩分配模塊將給定總轉(zhuǎn)矩分配為各相參考轉(zhuǎn)矩tkk，和轉(zhuǎn)子位置角θ一起，分別輸入三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器輸出各相的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流分別送入三個(gè)電流加法器。

srm上安裝的轉(zhuǎn)矩傳感器得到的當(dāng)前轉(zhuǎn)矩值tc和給定總轉(zhuǎn)矩接入轉(zhuǎn)矩減法器，輸出的轉(zhuǎn)矩偏差△t接入外環(huán)pid控制器，外環(huán)pid控制器據(jù)此得到pid輸出電流ierror，ierror接入電流分配模塊，電流分配模塊根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)子位置角得到各相的pid控制電流接入三個(gè)電流加法器。同時(shí)pid輸出的ierror作為三個(gè)轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)信號(hào)。

三個(gè)電流加法器分別實(shí)現(xiàn)各相神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出電流和pid控制電流疊加，得到三相的理想的參考電流接入電流遲滯環(huán)控制模塊，同時(shí)srm上安裝的電流傳感器也將當(dāng)前三相的電流值作為電流反饋信號(hào)送入內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器，內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器的輸出經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)器控制srm運(yùn)行。

信號(hào)處理器與顯示器連接，顯示控制狀態(tài)和控制結(jié)果。

信號(hào)處理器配置can(控制器局域網(wǎng)絡(luò)controllerareanetwork)接口，提供與外設(shè)通信接口。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明一種轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法與系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)為：1、借鑒rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用srm轉(zhuǎn)矩-電流逆關(guān)系函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的激活函數(shù)，構(gòu)建了一種基于轉(zhuǎn)矩-電流關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其針對(duì)srm的特殊非線性進(jìn)行建模，輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流可補(bǔ)償外環(huán)pid控制器的輸出的pid控制電流，二者疊加得到各相參考電流；2、外環(huán)pid控制器輸出的pid輸出電流作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的學(xué)習(xí)信號(hào)，即采用反饋誤差學(xué)習(xí)方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其具有在線學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)調(diào)整能力；3、在內(nèi)環(huán)電流滯環(huán)控制器配合控制下，外環(huán)pid控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器相結(jié)合的控制策略能有效實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩控制，并有效抑制srm的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)；與無(wú)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器傳統(tǒng)方法比較，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)srm轉(zhuǎn)矩的有效控制，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)率低了50％；4、所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔，學(xué)習(xí)速度快，易于實(shí)現(xiàn)。

附圖說(shuō)明

圖1為本轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法實(shí)施例的某相神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)施例整體結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法實(shí)施例

本轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法實(shí)施例包括以下步驟：

步驟isrm各相轉(zhuǎn)矩分配

本例轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)tsf采用最佳分配函數(shù)立方分配函數(shù)，其表達(dá)式為：

式中f(θ)表示立方分配函數(shù)；

根據(jù)公式(1)，將給定總轉(zhuǎn)矩分配作為各相參考轉(zhuǎn)矩tkk，轉(zhuǎn)矩分配公式如下：

式中為設(shè)定參考轉(zhuǎn)矩；tkk(θ)為隨θ變化的相參考轉(zhuǎn)矩；f(θ)表示立方分配函數(shù)；θ為轉(zhuǎn)子位置角；θon為開(kāi)通角；θov為換相重疊角；θoff為關(guān)斷角；kk＝1,2,3表示srm的a、b及c三相。

步驟ⅱ、基于轉(zhuǎn)矩-電流關(guān)系構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器

ⅱ-1srm的轉(zhuǎn)矩-電流逆模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器激勵(lì)函數(shù)

本例采用較準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)矩-電流逆模型表達(dá)式：

公式(3)式中te(θ)為相參考轉(zhuǎn)矩，取值為轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)輸出tkk,a(θ)、b(θ)參數(shù)分別由轉(zhuǎn)子位置角θ與固定的權(quán)值向量wa、wb確定。公式(3)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層激勵(lì)函數(shù)。

ⅱ-2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器

本例為srm電機(jī)三相中的每一相配置一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其為轉(zhuǎn)矩-電流逆模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。某一相的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器如圖1所示，為包括輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其參考轉(zhuǎn)矩tkk和轉(zhuǎn)子位置角θ作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸入，tkk為相參考轉(zhuǎn)矩由步驟i的轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)tsf得到。θ為srm轉(zhuǎn)子位置角，由srm上的位置傳感器所測(cè)得；隱含層h＝[o1,o2,o3…oj…,om]，oj為隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出，j為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，j＝1,2,3，...m,本例m＝40；步驟ⅱ-1的srm轉(zhuǎn)矩-電流逆模型，即公式(3)作為隱含層激勵(lì)函數(shù)；輸出層為求和線性函數(shù)。

本例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)系數(shù)學(xué)習(xí)采用公知的動(dòng)量梯度法學(xué)習(xí)。

本例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器運(yùn)行過(guò)程如下：

ⅱ-21、隱含層權(quán)值向量

隱含層激勵(lì)函數(shù)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)之前參數(shù)確定：固定權(quán)值向量wa＝[wa1,wa2,…,waj,…,wam]^t、wb＝[wb1,wb2,…,wbj,…wbm]^t隨機(jī)初始化為10～30之間的任意數(shù)值；輸出層權(quán)值向量wout＝[w1,w2,…wj…wm]^t初始化，本例wout均取初值為0.1。

ⅱ-22、轉(zhuǎn)子位置角θ

srm上的位置傳感器所測(cè)得的轉(zhuǎn)子位置角θ經(jīng)三角函數(shù)歸一化為0至1之間周期變化的數(shù)值。

ⅱ-23、隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出

按公式(3)計(jì)算，得到i(θ)值作為隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出值oj。

ⅱ-24、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器輸出

式中表示某個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出電流，稱為某相神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出電流，wj為加權(quán)系數(shù)，j＝1,2,3，...m，本例m＝40。

ⅱ-25、根據(jù)學(xué)習(xí)信號(hào)ierror調(diào)整輸出權(quán)值

由srm上安裝的轉(zhuǎn)矩傳感器得到當(dāng)前轉(zhuǎn)矩值tc與給定總轉(zhuǎn)矩的差做為轉(zhuǎn)矩偏差△t，作為外環(huán)pid控制器的輸入，外環(huán)pid控制器得到pid輸出電流ierror，ierror經(jīng)電流分配得到三相的pid控制電流為本方法所得的某相參考電流；

ⅱ-3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的反饋誤差學(xué)習(xí)

本例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器采用有監(jiān)督的在線學(xué)習(xí)，其監(jiān)督學(xué)習(xí)信號(hào)為pid控制器得到的控制電流ierror。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層采用固定的權(quán)值，只需調(diào)整輸出層的權(quán)值。

輸出層的權(quán)值的性能指標(biāo)函數(shù)為：

步驟ⅱ-21確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器隱含層權(quán)值向量wa和wb的數(shù)值后，根據(jù)梯度下降法，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出權(quán)值；

式中wj(k)為k時(shí)刻的輸出層權(quán)值，wj(k-1)是k時(shí)刻的前一時(shí)刻的輸出層權(quán)值，wj(k-2)是(k-1)時(shí)刻的前一時(shí)刻的輸出層權(quán)值，△wj(k)為調(diào)整權(quán)值增量；ierror(k)為k時(shí)刻的pid輸出電流；oj(k)為隱含層k時(shí)刻的輸出量；α為動(dòng)量因子，η為參數(shù)調(diào)整學(xué)習(xí)率，本例α＝0.01,η＝0.1。

在srm啟動(dòng)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器與pid控制器共同作用，得到參考電流使系統(tǒng)穩(wěn)定工作；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器經(jīng)過(guò)充分學(xué)習(xí)后，ierror趨于零，趨于零，趨于并使得tc趨于t^*ref，轉(zhuǎn)矩偏差△t趨于零，pid控制器維持穩(wěn)定輸出，srm在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器與pid控制器的控制下處于動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。

步驟ⅲ、電流滯環(huán)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器的輸出與pid控制器輸出疊加后得到參考電流其為內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器的參考電流，同時(shí)srm上安裝的電流傳感器也將當(dāng)前三相的電流值ikk.mear送入內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器，內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)器控制srm運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩控制，有效抑制srm的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。

轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)施例

根據(jù)上述的轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制方法實(shí)施例，設(shè)計(jì)本轉(zhuǎn)矩-電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)施例，如圖2所示包括信號(hào)處理器、功率驅(qū)動(dòng)器、電流傳感器、位置傳感器、轉(zhuǎn)矩傳感器、顯示器及開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)srm，開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的輸出軸上安裝轉(zhuǎn)矩傳感器，輸出srm的當(dāng)前轉(zhuǎn)矩信號(hào)tc；磁阻電機(jī)轉(zhuǎn)子上安裝位置傳感器，輸出當(dāng)前轉(zhuǎn)子位置角θ；srm的三相輸入端分別安裝電流傳感器，輸出當(dāng)前各相的電流值。

本例信號(hào)處理器含有與srm三相配合的三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，其為轉(zhuǎn)矩-電流逆模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有轉(zhuǎn)矩分配模塊、pid控制模塊、電流遲滯環(huán)控制模塊；轉(zhuǎn)矩分配模塊將給定總轉(zhuǎn)矩分配為各相參考轉(zhuǎn)矩tkk、和轉(zhuǎn)子位置角θ一起，分別輸入三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器，輸出各相的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流分別送入三個(gè)電流加法器；

srm上安裝的轉(zhuǎn)矩傳感器得到的當(dāng)前轉(zhuǎn)矩值tc和給定總轉(zhuǎn)矩接入轉(zhuǎn)矩減法器，輸出的轉(zhuǎn)矩偏差△t接入外環(huán)pid控制器，外環(huán)pid控制器據(jù)此得到控制電流ierror，ierror接入電流分配模塊，電流分配模塊根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)子位置角得到三相的pid控制電流接入三個(gè)電流加法器。同時(shí)pid輸出的ierror作為三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)信號(hào)。

三個(gè)電流加法器分別實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電流和pid控制電流疊加，得到三相的理想的參考電流接入電流遲滯環(huán)控制模塊，同時(shí)srm上安裝的電流傳感器也將當(dāng)前三相的電流值作為電流反饋信號(hào)送入內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器，內(nèi)環(huán)電流遲滯環(huán)控制器的輸出經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)器控制srm運(yùn)行。

本例信號(hào)處理器與顯示器連接，顯示控制狀態(tài)和控制結(jié)果。

本例信號(hào)處理器配置can接口，提供與外設(shè)通信接口。

上述實(shí)施例，僅為對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明的具體個(gè)例，本發(fā)明并非限定于此。凡在本發(fā)明的公開(kāi)的范圍之內(nèi)所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。