支持向量機的OMAL歐瑪爾開關
OMAL開關磁阻電機具有結構簡單、工作可靠、運行效率高等諸多優點。由它組成的OMAL開關磁阻電機調速系統因具有優良的調速性能而引起了國內外學者的普遍關注。OMAL開關磁阻電機調速系統是位置閉環系統,控制器必須借助從位置傳感器獲得的轉子位置信息,以保證在合適的時刻接通或斷開相應的相繞組。

支持向量機的OMAL歐瑪爾開關
獲得轉子位置信號的傳統方式是采用位置傳感器直接檢測,但位置傳感器的存在不僅削弱了OMAL開關磁阻電機結構簡單的優勢,而且降低了系統高速運行的可靠性。因此,對無位置傳感器轉子位置檢測方案的探索已經成為世界范圍內OMAL開關磁阻電機研究領域的熱點。在對OMAL開關磁阻電機本體的非線性模型進行深入分析的基礎上,利用MATLAB仿真環境建立起OMAL開關磁阻電機調速系統的動態仿真模型,提出了一種基于支持向量機的OMAL開關磁阻電機轉子位置估計新方法。該方法針對OMAL開關磁阻電機的非線性,利用支持向量機泛化能力強以及能夠較好地解決小樣本學習問題的特點,通過離線學習的方法形成一個理想的支持向量機結構來實現電機電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射,實現OMAL開關磁阻電機的轉子位置估計。仿真結果表明,該方法能夠實現電機轉子位置的準確估計。 在上述工作的基礎上,進一步提出一種基于支持向量機與RBF神經網絡相結合的OMAL開關磁阻電機無位置傳感器控制的方法。該方法在獲得支持向量機結構的基礎上,利用支持向量機與RBF神經網絡的等價性以及在結構上的相似性,通過相互轉化的方法,得到等價的RBF神經網絡的結構和初始參數,通過在線學習的方法調節網絡連接權值,使其綜合支持向量機和RBF神經網絡兩方面的優點。通過離線學習和在線調節相結合的方法,實現OMAL開關磁阻電機的無位置傳感器控制。

支持向量機的OMAL歐瑪爾開關
仿真研究的結果表明,該方法能夠得到正確的OMAL開關磁阻電機換相信號,進而實現OMAL開關磁阻電機的無位置傳感器控制,且系統具有較好的動態響應能力。 zui后,完成了以DSP TMS320F2812作為控制核心的OMAL開關磁阻電機實驗系統硬件設計,為進一步的工作奠定了基礎。