电动车用开关磁阻电机低转矩脉动控制系统研究及实现

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1、硕，I：学位论文摘要开关磁阻电机调速系统是一种新型的变速拖动系统，也是极具发展潜力的电动车驱动系统之一。由于它仍然存在一些问题，如：电机转矩脉动大、噪音大以及位置传感器的使用增加了电机的结构复杂性等，所以阻碍了它在电动车上的应用。但这些问题均可以采用控制的方法解决。本文则是以降低开关磁阻电机转矩脉动为主要控制目标兼考虑减小其噪声，研究和设计开关磁阻电机的控制系统。首先本文在对前人研究成果以及大量资料文献的了解下，介绍了当前电动车车用电机的情况和发展趋势，通过对比其他调速系统，分析说明了开关磁阻电动机调速系统的优缺点。全面总结了开关磁阻电动机的发展方向及应用前景，描述了开

2、关磁阻电动机调速系统的四个组成部分和运行情况。其次从分析开关磁阻电机的性能入手，基于BP神经网络建立了开关磁阻电机非线性磁链特性反演模型以及转矩特性模型。并且研究和改进了BP神经网络的快速自构形算法。最后在Matlab／Simulink下建立了开关磁阻电机的非线性仿真模型。该模型可用于进一步的控制研究。再者研究了基于转矩观测的瞬时转矩控制与三步换相控制相结合的综合控制方法，并进行了仿真分析，其结果表明该方法能有效降低开关磁阻电机转矩脉动，提高其驱动系统性能。论文最后设计了四相电机控制器，选择专用的DSP电机控制芯片作为主控制器，选择IPM智能功率模块作为功率变换器主开关

3、器件，并对位置检测、电流检测等外围电路进行了设计，对系统进行了软件的分析和编程实现。所设计的控制器为进一步的实验研究奠定了坚实的基础。关键词：开关磁阻电机；BP神经网络；快速自构形算法；转矩脉动抑制；DSPⅡAbstractSwitchedReluctanceMotorDriVesystem(SRD)isanewtypeofspeedregulatingsystem．AsanelectricVehicledriVesystem，ithasgreatdeVelopmentpotential．HoweVer'SRM：hasmanyquestionssuchashighele

4、ctricaltorqueripple，highnoise，thepositionsensorswhichincreasethecomplexityofstructuresandreducethereliabmty．ThesequestionsareobstaclesoftheSRM’sapplicationinelectricvehicle．But，theproblemsofSRMcanberesolvedbythecontr01．InordertoreducetheVibrationnoiseandtorquerippleinSRD，thisanicleresear

5、chedanddesignedtheSR．Mcontrolsystem．Firstly，basedontheresultsofthepredecessorsandallkindsofref．erence，thispaperintroducedthecurrentapplicationanddevelopmentofelectricaIdrivenmotorinEV：ComparingwithotherdriVensystems，theadVantageanddisadvantageofSRDwasanalyzed，whichdemonstratedthatitissui

6、tedforuseasdrivingsysteminEVThedeVelopmentaldirectionandthepopissueofSRDwereputforwardinthispaper，andthefourcompositionswereintroducedandtheperf0彻ancecharacteristicsofSRDwasanalyzed．Secondly，Thenonlinearflux-linkageinversionandtorquemodelsofSRMweredeVeloped，whichmadeuseofmeasuredaccurate

7、dataandnonlinearmappingabilityofBPneuralnetwokbasedonfastself-con丘guringarithmetic．Andthefastself-conngu“ngarithmetichasbeenresearchedandimproved．ThenSRMmodelwasbuiltbasedonMatlab／Simulink．ThismodelcanbeusedtoresearchthecontrolofSRM．Thirdly，thetorquerippleminimizationalgo