基于迭代学习控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制

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1、基于迭代学习控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制2010年7月第25卷第7期电工技术学报TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYVol.25No.7Jul.2010基于迭代学习控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制潘再平罗星宝(浙江大学电气工程学院杭州310027)摘要迭代学习控制具有算法简单，且控制过程不需要预知被控系统模型和参数的特点。针对开关磁阻电机转矩脉动较大的问题，将迭代学习控制(ILC)引入到开关磁阻电机的转矩控制中。以一台8/6极开关磁阻电机为研究对象，建立了基于ILC的开关磁阻电机调速系统的仿真模型，构建丫以TI公司TM3

2、20F2812为控制核心的基于ILC的开关磁阻电机调速系统的实验平台，并分别进行了系统的计算机仿真和实验研宂，仿真和实验结果证明了基于ILC的控制方法能显著减小开关磁阻电机转矩脉动。关键词：开关磁阻电机开关磁阻电机系统迭代学习控制转矩脉动屮图分类号：TM301TorqueRippleMinimizationofSwitchedReluctanceMotorBasedonIterativeLearningControlPanZaipingLuoXingbao(ZhejiangUniversityHangzhou310027China)AbstractAtorquecon

3、trollerusingiterativelearningcontrol(ILC)isproposedtoreducetorquerippleofswitchedreluctancemotor(SRM).ThedesignedcontrollerbasedonILCdoesnotneedtoknowaccuratemodelandparametersofSRManditsalgorithmissimple.Asimulationmodelofswitchedreluctancemotordrive(SRD)basedonILCandaSRDexperimentalsy

4、stemusingILCtechnologyandTM320F2812areestablished.Bothsimulationandexperimentalresultsondesignedcontrollerfora8/6prototypeSRMvalidatetheeffectivenessoftorqueminimizationusingILC.Keywords：Switchedreluctancemotor,switchedreluctancemotordrive(SRD),iterativelearningcontrol(ILC),torqueripple

5、点成为其推广应用的主要障碍。为解决转矩脉动问题，己有许多控制方案在研充中。Schramm通过预先建模确定的最优电流波形来减小转矩脉动［1］;王旭东等采用电流双幅值斩波控制，控制方法较简单，但是对转矩脉动的抑制效果有限［2］;Husain对于采用转矩分配方式的转矩脉动最小化控制器进行了一系列深入的分析，混合控制器被采用［3］。目前，基于转矩分配函数(TSF)的控制方法被较多运用于SRM转矩脉动的抑制。但是，由于SRM高度非线性的结构，这些力*法都是基于对电机的复杂建模且对模型关键参数测量精度的依赖性很高，不利于推广采用。采用迭代学习控制来减小转矩脉动，不需1引言开关磁阻

6、电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单坚固、制造成本低、可靠性高、调速范围宽等一系列优点。但是SRM定、转子的双凸极结构，以及为了达到较高转矩体积比，运行过程中磁链的深度饱和,使得与SRM模型关联的基本参数都是转子位置和转子电流二者的高度非线性函数。传统控制方法下，电机转矩脉动较大，尤其在转动惯量小、转速低的应用中较为严重，该缺收稿日期2008-10-09改稿日期2009-07-1652电工技术学报2010年7月要预知电机的精确模型参数，克服了对SRM转矩控制过程屮普遍存在的困难，文献[4-6]对采用该控制策略抑制转矩脉动进行了仿真

7、研宄。本文针对实际SRM系统，对基于迭代学习控制的转矩脉动最小化控制器分别进行了仿真和实验研宄，仿真和实验结果验证了该方法的有效性。习控制算法。本设计ILC控制部分采用P型算法，即此吋?uk+l(t)=uk(t)+GPek(t)?ek(t)=yd(t)?yk(t)(3)迭代学习控制算法的稳定收敛是系统正常工作，在一定条件下，如下的前提条件。对于方程(3)列不等式成立guE[a1,a2]2迭代学习控制迭代学习控制(IterativeLearningControl,ILC)，就是通过反复迭代修正达到某种控制冃标。ILC采用“在重复屮学习”的策略，具有记忆