直流无刷电机智能控制系统的研究与实现

论文摘要

直流无刷电机的特征是没有由电刷所构成的机械换向器，电子逻辑电路和功率开关线路共同组成的电子换向器将直流逆变为电动机绕组内部所需的交流电流，代替了原机械换向器，从而实现电机的直流电源供电。直流无刷电机既具备交流电动机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列优点，又具有直流电动机的调速性能好、运行效率高以及无励磁损耗等诸多特点，所以被广泛应用于伺服控制、数控机床、机器人等领域。现代工业的迅速发展对直流无刷电机控制系统的性能要求不断提高，因此研究具有响应速度快、调节能力强、控制精度高的直流无刷电机控制系统具有十分重要的意义。论文围绕直流无刷电机无位置传感器的控制问题展开研究，通过相关文献了解了国内外直流无刷电动机控制系统的研究现状和发展趋势，从直流无刷电机的结构特点及工作原理出发，建立了直流无刷电动机的数学模型，提出了一种基于小波神经网络的直流无刷电机无位置传感器控制新方法。论文通过分析电机转子位置检测原理，导出电机的转子位置与相电压之间的关系，在此基础上，构建了一个用于直流无刷电机无位置传感器控制的小波神经网络模型，该模型根据位置检测原理和电机驱动电路的特点，将电机三个相电压作为网络输入，驱动桥路开关信号作为网络输出。在训练过程中，通过不断地按照自适应算法添加或删除隐层节点，最后形成一个结构简单、紧凑的小波网络。训练方法采用梯度下降法，对网络进行离线训练和在线训练，由离线训练进行参数初始化并确定网络隐层节点个数，以滤波和逻辑处理后的网络输出为教师信号，对网络输出层连接权进行在线调整，从而由电机的相电压直接得到电机的换相信号，取代传统的位置传感器，实现无位置传感器的直接电压控制[1]。论文对基于小波神经网络的永磁直流无刷电机无位置传感器的直接电压控制方法进行了仿真，得到的小波神经网络输出信号很好的跟踪样本信号，验证了该方案的优越性。论文最后设计并制作了一个实际的直流无刷电机无位置传感器控制系统，系统以dsPIC30F3010电机专用控制芯片为核心，C语言编写控制程序，对论文提出的方案进行了实现，并给出了控制器参数和实验数据。实验结果表明该方法能够提供准确的电机换相信号，从而实现无位置传感器的控制，同时具有控制精度高、动态响应速度快等特点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 插图索引
• 第1章 绪论
• 1.1 直流无刷电机及控制系统的发展概况
• 1.2 直流无刷电机控制技术的研究动态
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第2章 直流无刷电机及其控制原理
• 2.1 直流无刷电机的基本结构
• 2.2 直流无刷电机的工作原理
• 2.3 直流无刷电机的数学模型
• 2.4 直流无刷电机控制技术
• 第3章 基于小波网络的无位置传感器控制
• 3.1 小波神经网络
• 3.1.1 人工神经网络的定义及其辨识原理
• 3.1.2 小波变换
• 3.3 小波神经网络的自适应训练方法
• 3.3.1 选取网络隐层节点的自适应算法
• 3.3.2 网络参数初始化
• 3.3.3 网络训练算法
• 3.4 基于小波神经网络的直流无刷电机无位置传感器控制
• 3.4.1 直流无刷电机的位置检测原理
• 3.4.2 小波网络结构设计
• 3.4.3 小波网络离线训练
• 3.4.4 网络在线训练
• 3.5 仿真结果及分析
• 第4章 直流无刷电机无位置传感器控制系统设计
• 4.1 系统整体设计方案
• 4.2 无刷直流电机无传感器控制系统硬件电路设计
• 4.2.1 dsPIC30F3010 外围电路设计
• 4.2.2 主电路的设计
• 4.2.3 电流检测及保护电路的设计
• 4.2.4 相电压检测电路的设计
• 4.3 控制系统电路抗干扰的设计
• 4.3.1 主电路电磁兼容设计
• 4.3.2 控制电路电磁兼容的设计
• 4.4 系统软件设计
• 4.4.1 上位机离线训练算法的实现
• 4.4.2 控制算法在数字处理芯片中的实现
• 4.5 实验结果
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读硕士期间参加的科研项目