基于电流注入法的开关磁阻电机转矩脉动抑制

摘要

开关磁阻电机(SRM)在低速区转矩脉动比较严重,制约了其广泛应用.利用SRM电流波形具有周期重复性的特点,提出基于傅里叶神经网络(FNN)电流注入法抑制开关磁阻电机转矩脉动的控制策略,在线自适应调整电流波形,实现转矩脉动的抑制.在基于转矩分配函数的SRM控制系统中,电流信号有周期性且无间断点,对其进行傅里叶分解,依据此傅里叶分解式的数学结构,搭建能够反映SRM周期性的电流傅里叶神经网络,神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流,以最小化转矩脉动为目标设计神经网络训练算法,在线训练得到理想的电流曲线,进而减小转矩脉动.仿真结果表明,与转矩分配控制相比,所提出的电流注入法能够精确补偿SRM控制电流曲线,得到恒定转矩下对应的控制电流,有效抑制转矩脉动.