基于RBFNN的无刷直流电机直接电流控制与转矩分析

摘要

该文研究了无刷直流电机的无位置传感器控制技术、转矩波动抑制理论及其DSP控制.首先,构造一个隐层节点初始个数为零的RBF网络,在训练过程中不断地按照自适应算法添加和删除隐层单元,形成一个结构简单、紧凑的RBF网络以实现电机电压、电流与功率开关导通信号之间的非线性映射,完成无位置传感器的直接电流控制.利用来自实验数据的训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练,确定RBF网络隐层节点的个数及位置;再按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权.这样,在保证网络结构简单、紧凑的同时,在线训练算法简单,提高了系统的动态响应速度.最后,该文介绍了无刷直流电机无位置传感器控制的DSP实现技术,给出了无刷直流电机无位置传感器控制硬件系统与软件结构图,以及相应的实验结果.

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第一章绪论

1.1永磁无刷直流电机的发展状况

1.2本课题的研究意义以及国内外相关研究的概况

1.2.1本课题研究的意义

1.2.2无位置传感器控制技术研究现状

1.2.3转矩波动研究状况

1.3人工神经网络控制的介绍

1.3.1人工神经网络的发展与应用

1.3.2人工神经网络在电机控制中的应用

1.4本文研究的内容及结构安排

第二章无刷直流电机基本原理及其无位置传感器控制技术

2.1无刷直流电机结构与原理

2.1.1无刷直流电机的组成

2.1.2无刷直流电机的基本原理

2.2间接位置检测原理

2.3几种常见的无位置传感器控制技术

2.3.1反电势法

2.3.2电感法

2.3.3续流二极管法

2.3.4磁链估计法

第三章基于自适应径向基函数神经网络的无刷直流电机直接电流控制

3.1 RBF人工神经网络

3.1.1 RBF网络的结构与特点

3.1.2 RBF网络的学习方法

3.2自适应RBF神经网络学习算法

3.3无刷直流电机直接电流神经网络控制

3.3.1离线训练

3.3.2在线训练

3.4仿真结果及分析

第四章无刷直流电机无位置传感器控制下的转矩波动抑制

4.1转矩波动分析

4.1.1数学模型

4.1.2电磁因素引起的转矩脉动

4.1.3换相转矩波动

4.2双RBF神经网络控制

4.2.1转子位置估计

4.2.2参考电流估计

4.3仿真结果及分析

第五章基于DSP无刷直流电机无位置传感器控制技术

5.1 TMS320LF2407结构及功能

5.2 PWM控制和A/D转换

5.2.1 PWM控制

5.2.2 A/D转换

5.3无刷直流电机无位置传感器控制

5.3.1硬件系统结构

5.3.2控制系统算法

5.3.3实验结果

第六章结论

参考文献

发表学术论文和参加科研情况

致谢