PART?01 研究介紹

無刷直流電機（BLDCM）具有良好的調(diào)速和控制性能，同時又具有功率密度高、功率因數(shù)高、結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高等一列優(yōu)點，非常適合在農(nóng)業(yè)電動車輛上作為驅(qū)動電機使用。但是，無刷直流電機在車輛驅(qū)動系統(tǒng)中應(yīng)用時存在換相轉(zhuǎn)矩脈動較大、無位置傳感器控制、制動能量回饋制動困難等一些問題，這也是無刷直流電機沒有在電動車輛驅(qū)動系統(tǒng)中得以廣泛應(yīng)用的主要原因。為提高無刷直流電動機的性能，研究提出了一種使用單端初級電感變換器（SEPIC）調(diào)節(jié)無傳感器無刷直流（BLDC）電機的組合方法，以改善無刷直流電機速度環(huán)和轉(zhuǎn)矩環(huán)的控制策略。其中，研究以減小無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動為目的，基于金鷹優(yōu)化（GEO）算法和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）算法結(jié)合，實現(xiàn)了對無數(shù)直流電機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的控制。研究所提出的改進的無橋單端初級電感變換器，可用于調(diào)節(jié)比例積分微分（PID）控制器的參數(shù)，從而提高無刷直流電機轉(zhuǎn)矩控制中轉(zhuǎn)速閉環(huán)（PID）控制器的性能，為無刷直流電機的控制提供了新思路。

PART?02 研究內(nèi)容

為了控制無刷直流電動機的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速以減小轉(zhuǎn)矩脈動，研究提出了基于GEO-RBFNN的PID控制器。所提出的無刷直流電機無傳感器控制結(jié)構(gòu)如圖所示。研究中，PID控制器作為建議的控制器來整定控制參數(shù)。該PID控制器產(chǎn)生PWM信號進行控制參數(shù)的最優(yōu)整定，為改進的無橋SEPIC變換器提供PWM信號，實現(xiàn)無傳感器無刷直流電動機的最優(yōu)速度控制和轉(zhuǎn)矩脈動抑制。

如圖所示，研究采用GEO - RBFNN算法實現(xiàn)了轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩控制和轉(zhuǎn)矩脈動最小化，通過在MATLAB/Simulink平臺上建立了GEO-RBFNN模型，結(jié)果表明，采用該方法計算的定子電流、功率因數(shù)和轉(zhuǎn)矩脈動分別為1.26%、0.9951和7.4，與現(xiàn)有的FA和PSO方法相比，該方法的有效性提高了計算效率。

如圖所示，研究在沒有控制器的情況下，分析了基于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩變化、定子電流、定子電動勢的對轉(zhuǎn)矩脈動抑制的效果以及轉(zhuǎn)矩脈動抑制的實現(xiàn)方法。

研究采用的GEO-RBFNN方法以較少的迭代次數(shù)提供可靠的結(jié)果，GEO-RBFNN支持簡單的計算，并提供了較低的難度，但研究所建立的控制算法對于高轉(zhuǎn)速的大功率系統(tǒng)，其控制模型的性能有限，與此同時，該研究未實現(xiàn)控制器參數(shù)的自適應(yīng)整定，因此無法保證系統(tǒng)在復雜工作階段下的穩(wěn)定性。

PART?03 研究結(jié)論

研究提出了一種控制無刷直流電動機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩脈動的新方法。在MATLAB/Simulink平臺上建立GEO-RBFNN模型;并與現(xiàn)有的FA和PSO方法進行了性能比較。該系統(tǒng)比現(xiàn)有方法具有更好的效果，在實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩脈動抑制上(現(xiàn)有方法)抑制效率為75%。FA、PSO和研究所提出方法的效率分別為82.136%、77.26588%和97.99038%。研究所提出的方法有效性提高了計算效率，與此同時，研究通過改進無橋單端初級電感變換器，可實現(xiàn)對比例積分微分（PID）控制器的參數(shù)的調(diào)節(jié)，從而提高無刷直流電機轉(zhuǎn)矩控制中轉(zhuǎn)速閉環(huán)（PID）控制器的性能，為無刷直流電機的控制提供了新思路。

審核編輯：湯梓紅