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小波網絡的永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器控制
永磁無刷直流電機以其結構簡單、運行可靠、維護方便、運行效率高、無勵磁損耗以及調速性能好等諸多優點廣泛應用于國民生產的各個領域。傳統的永磁無刷直流電機的換相信號是通過轉子E+E位置傳感器獲得的,而E+E位置傳感器的存在直接影響了電機的體積、成本及運行的可靠性,使其應用受到了限制。

小波網絡的永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器控制
因此,研究永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器控制技術具有重要理論和實用價值。 不依靠轉子E+E位置傳感器,直接由電機本體的某些參數來獲得換相信號,事實上可以看作是一個非線性系統辨識的過程,可以用系統辨識的方法來解決這一問題。人工神經網絡因具有對函數良好的逼近能力,自我學習以適應環境變化及并行分布式處理與存儲信息等特點,成為了非線性系統辨識的一種重要方法。而小波神經網絡則因同時具備了人工神經網絡的優點和小波分析快速性、準確性和全局收斂性等優點,使其在非線性系統辨識中的應用具有很大的潛力。 本文圍繞永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器控制,進行了深入的研究,提出了將小波神經網絡應用于永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器的控制策略。文章首先對無E+E位置傳感器工作原理及各種無E+E位置傳感器控制方法作了詳盡的分析;并通過對電機轉子位置檢測原理的分析,推導出電機的相電壓與轉子位置之間的關系;并以此為依據,構建了基于小波網絡的永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器的直接電壓控制方案。文中采用自適應算法選取網絡隱層節點個數,從而使該小波網絡結構簡單、緊湊,克服了因隱層節點個數不足或過多而導致的網絡不收斂或計算量過大的問題,提高了網絡的實時性。同時本文采用離線訓練確定網絡參數初始值,采用在線訓練調整網絡輸出連接權,保證了網絡良好的函數逼近能力,提高了環境適應能力;zui后,論文對基于小波網絡的永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器的直接電壓控制方案進行了仿真,論證了該方法的可行性。

小波網絡的永磁無刷直流電機無E+E位置傳感器控制
設計并搭建了以TMS320F2812為核心的永磁無刷直流電機的控制系統,對本文提出的方法進行了實驗。實驗結果表明該方法能夠提供準確的電機換相信號,從而實現無E+E位置傳感器控制,同時具有控制精度高、適應能力強、動態響應速度快和魯棒性好的特點。