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基于智能滑模观测器的PMLSM调速系统研究

王辉;马军;刘红霞

【摘要】针对由于传统滑模观测器存在而引起系统抖振较大的问题,设计了一种可

在线学习BP神经网络滑模观测器,以减小系统抖振和提高永磁直线电机伺服控制系

统的性能.通过设计滑模观测器进行电流估计,获得反电势大小;将BP神经网络与传

统滑模观测器相结合,并将电机定子电流估计值与实测值间的误差作为性能指标函

数,实现权值的在线学习,达到滑模观测器增益参数最优化自整定目的;引入锁相环技

术达到对电机动子位置和速度的辨识.仿真实验结果表明,基于BP神经网络的滑模

观测器能够实现对电机动子位置和速度的准确观测,且系统响应快速,稳态精度高.

【期刊名称】《电气传动》

【年(卷),期】2014(044)006

【总页数】4页(P54-57)

【关键词】永磁直线同步电机;滑模观测器;BP神经网络;锁相环

【作者】王辉;马军;刘红霞

【作者单位】郑州轻工业学院机电工程学院,河南郑州450002;郑州轻工业学院机

电工程学院,河南郑州450002;郑州轻工业学院机电工程学院,河南郑州450002;信

阳工业学校,河南信阳465150

【正文语种】中文

【中图分类】TM351

动子位置的精确检测是实现永磁直线电机高性能伺服控制的重要条件，传统的检测

方法主要通过光栅尺等机械式传感器。虽然传统的检测方法原理简单，但制造工艺

复杂，增加了系统成本和维护费用，同时也降低了系统的可靠性，进而影响了永磁

直线电机的微型化，在一定程度上限制了永磁直线同步电机的应用［1］。

无位置传感器检测与控制技术则不需要机械式传感器，有利于改善永磁同步电机驱

动系统可靠性，并可减少系统成本，降低运行环境要求，具有重要研究意义［2-

3］。目前，主要检测方法有：基于数学模型的开环估计法、高频信号注入法、模

型参考自适应控制、状态观测器法、以及卡尔曼滤波器等［4-5］。作为常用的一

种状态观测器，虽然滑模状态观测器能够实现对电机转子位置的无传感器检测，但

由于IGBT等功率器件的高频开关及实际应用中干扰的存在，这均使得系统存在严

重的抖振现象，同时反电势是通过低通滤波器环节对高频信号进行滤波得到的，这

样就存在相位延迟，所以需要相位补偿环节，这样影响了控制系统的精度，增加了

能耗和系统的复杂性［6-7］。

为减小抖振的影响，提高系统的综合性能，本文将神经网络引入系统，实现对滑模

观测器参数的自调节，利用锁相环技术观测永磁直线电机动子位置和速度，以实现

对永磁直线电机的精确控制。

电机运行时，定子电压与电流是可测量量，因此可把定子电压与电流作为观测器的

输入项，以电机实际模型作为参考模型，而利用滑模理论建立的观测器模型则作为

可调模型，利用观测器估算出电流值，与测量电流值进行比较。通过不断调整滑模

控制输入量的值，使得实际电流测量值与估计值间的误差最小，这时的控制输入量

即为反电势的大小。

为便于设计滑模观测器，永磁直线电机在α-β坐标系下的定子电压方程为［8-9］

式中：us为定子电压矢量；is为定子电流矢量，is=iα+jiβ；Es为动子对定子的反

电势；τ为极距；v为动子的运动线速度为电机运行时的电角速度；Ψr为永磁体

磁链；R为电机绕组电阻；L为电感。

则电流状态方程为

将定子电流作为观测量，根据滑模变结构理论，滑模观测器模型为

式中为估计的定子电流，即为滑模增益，即K=Kα+jKβ。

式（3）减去式（2）可得电流误差方程为

选择滑模面，令s=es，根据滑模控制理论的控制量求解方法，可得出

根据文献［10］，K的取值要大于2个轴上反电势的最大值。由于反电势中包含

有动子位置信息，但是由于切换函数的高频切换，观测器估算出来的反电势中包含

有大量高频分量，虽然通过一个低通滤波器可以滤除部分高频成分，但最终估算出

的反电势中还会存在部分高频分量，如果采用直接计算的方法，则结果中将会引入

高频噪声，导致检测结果不精确。借助于通信系统中的外差法，并利用锁相环技术，

则可减少高频噪声影响。

假设锁相环输出的被估算动子位置电角度为θ＾e，则令

当Δθe足够小时，则式（6）可近似变为

于是利用锁相环可估算出动子的位置。基于锁相环的动子位置估计原理图如图1

所示。

在式（5）中，K值大小主要影响趋近速度和抖振幅值，通常希望在距离切换面较

远时，K取较大的值，以增加到达滑模面的速度，而当接近切换面时，K取较小的

值，以减小抖振影响