永磁無刷直流電動機是一種性能優越、應用前景廣闊的電動機,傳統的理論分析及設計方法已比較成熟,它的進一步推廣應用,在很大程度上有賴于對控制策略的研究.該文提出了一套基于DSP的全數字無刷直流電動機模糊神經網絡雙模控制系統,將模糊控制和神經網絡分別引入到無刷直流電動機的控制中來.充分利用模糊控制對參數變化不敏感,能夠提高系統的快速性的特點,構造適用于調節較大速度偏差的模糊調節器,加快系統的調節速度;由于神經網絡既具有非線性映射的能力,可逼近任何線性和非線性模型,又具有自學習、自收斂性,對被控對象無須精確建模,對參數變化有較強的魯棒性的特點,構造三層BP神經網絡調節器,來實現消除穩態偏差的精確控制.以速度偏差率為判斷依據,實現模糊和神經網絡兩種控制模式的切換,使系統在不同速度偏差段快速調整、平滑運行.此外充分利用系統硬件構成的特點,采用適當的PWM輸出切換策略,最大限度的抑制逆變橋換相死區;通過換相瞬時轉矩公式推導和分析,得出在換相過程中保持導通相功率器件為恒通,即令PWM輸出占空比D=1,來抑制定子電感對換相電流影響的控制策略.上述抑制換相死區和采用恒通電壓的控制方法,減小了換相引起的轉矩波動,使系統電流保持平滑、轉矩脈動大幅度減小、系統響應更快、并具有較強的魯棒性和實時性.在這種設計下,系統不僅能實現更精確的定位和更準確的速度調節,而且可以使無刷直流電動機長期工作在低速、大轉矩、頻繁起動的狀態下.該文選用TMS320LF2407作為微控制器,將系統的參數自調整模糊控制算法,BP神經網絡控制算法以及PWM輸出,轉子位置、速度、相電流檢測計算等功能模塊編程存儲于DSP的E2PROM,實現了對無刷直流電動機的全數字實時控制,并得到了良好的實驗結果的結果.
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