开关磁阻电机的模糊滑模控制策略研究

对开关磁阻电机控制策略分析作者：陈雪林来源：《科学与财富》2016年第03期摘要：开关磁阻电机结构比较简单，而且便于调速，但是由于开关磁阻属于双凸极结构，还存在着电磁非线性问题，这就导致其在工业领域中无法更大范围的应用。

如果能够对其控制策略进行合理有效的改进，就能够抑制脉动、使得开关磁阻电机更具有调速优势。

通过多年的研究与总结，共有四种控制策略能够发挥作用，本文在对四种开关磁阻电机控制策略进行分别介绍的同时，对这四种控制策略又进行了比较分析，希望能够为日后研究提供借鉴。

关键词：开关磁阻电机；控制策略开关磁阻电动机英文简称为SRM，其优势非常多，比如结构简单、成本低、容错性好，容易对其控制，适应性强，即便是在非常恶劣的环境中也能够完成既定的工作任务，所以各国工业领域对此都非常重视。

如果能够有效的解决开关磁阻结构上以及电磁非线性的问题，其应用将会更加广泛，应用价值将会更显凸显出来。

从20世纪80年代开始，我国致力于研究开关磁阻电机控制策略取得非常大的成就，但是相关文献阐述却比较少，由此笔者展开来总结与分析。

1 开关磁阻电机控制策略1.1 转矩分配函数控制方法开关磁阻电机调速系统各项形成的各个电磁转矩就是整体系统的转矩，总转矩能对转矩进行适宜的定义来对函数进行有效的分配，进而分配励磁电流，以此来对各相电磁力矩输出程度进行有效控制，确保各相在单位时间内形成的总转矩不会发生变化。

基于此，工作人员只要按照矩角特性来对各相电流进行相应的计算即可，让总输出转矩与预期转矩波形没有过大的差距，保证电机始终保持优良的调速性能。

转矩分配函数控制策略如图1所示。

此种控制策略无法精确的获得数据，同时在具体应用时也存在着缺陷，为此有关文献研究中应用转矩补偿器来取代转矩分配函数，利用补偿期望总转矩与具体各项形成的转矩之和来度转矩差进行准确计算，从而达到控制的目的，最终实现总转矩在不变化的情况能够稳定平滑输出。

1.2 直接转矩控制方法此种方法应用在开关磁阻电机控制中还是近几年的事情。

基于PSO的开关磁阻电机模糊控制参数优化黄志凡【摘要】The nonlinearity of switched reluctance motor makes it is difficult to establish its precise mathematical model.The starting,running and speed regulation characteristicsof switched reluctance motor are studied in this paper.A particle swarm optimization algorithm is used for the optimization of fuzzy logical controller parameters of switched reluctancemotor,including quantification factors and output scale factor.The simulation model is built based on MATLAB/Simulink,and the simulation results show that the particle swarm optimization algorithm is a useful method for optimization of fuzzy logical controller parameters of switched reluctance motor model.The resultshows that this method can greatly improve the dynamic and static performance of switched reluctance motor control system.%针对开关磁阻电动机非线性、难以建立精确数学模型的问题,本文对开关磁阻电动机的启动、运行、调速等方面进行了研究,利用粒子群优化算法对模糊控制器量化因子和输出比例因子参数进行优化.在MATLAB/Simulink下进行仿真,从而验证粒子群优化算法优化模糊控制器参数的有效性.仿真结果表明,该方法改善了开关磁阻电动机模糊控制系统的动、静态性能.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)008【总页数】5页(P119-123)【关键词】开关磁阻电动机;粒子群优化;模糊控制;MATLAB【作者】黄志凡【作者单位】河海大学能源与电气学院,江苏南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TN35开关磁阻电动机（Switched Reluctance Motor，SRM）是一种新型的机电一体化交流调速系统，其定子极上绕有集中绕组，转子既无绕组亦无永磁体，结构简单、坚固[1]。

开关磁阻电机三种控制策略研究开关磁阻电机结构简单、调速便利，但是其双凸结构及电磁非线性特性严重制约它在工业领域的应用。

基于文章设计的TMS320LF28335的开关磁阻电机调速系统，在不同矩速区实现了电流斩波控制、电压斩波控制和角度位置控制三种控制模式。

并分类阐述了三种控制策略的优缺点，分析了其应用范围。

标签：开关磁阻电机；三种控制模式；开关磁阻电机调速系统1 概述开关磁阻电机因其结构简单坚固、成本低廉、控制参数多、效率高、适于高速与恶劣环境运行等优点越来越受到市场的喜爱，但是其电机本身其非线性与转矩脉动大特点限制SR电机在工业领域的广泛应用[1]。

文章中的开关磁阻电机调速系统是以德州仪器公司的TMS320LF28335为控制器，响应速度快、具有丰富的I/O口，能产生16路的PWM（脉宽调制），硬件结构简单。

性能优良。

SR电机可控参数多、控制灵活，在对SR电机建立线性模型后，在不同励磁方式，可分为三种不同的控制模式：电流斩波控制（CCC）、电压斩波控制（CVC）、角度位置控制（APC）[2]。

2 SRD系统结构与特点开关磁阻电机调速系统（简称SRD）由开关磁阻电机、功率电路、控制器以及位置、电流检测装置组成，如图1所示。

SR电机是开关磁阻电机调速系统中实现机电能量转换的部件。

功率电路把交流电变为电机可接受脉冲直流电，在SRD系统中，功率电路具有十分重要的作用。

控制器是SRD系统的大脑。

电流传感器、位置传感器提供的反馈信息都由控制器进行分析处理，并据此对电路中IGBT的关断作出判断，实现对SR电机的控制，电流检测：检测电机相绕组的电流大小，實现系统电流反馈信息。

位置检测：用绝对编码器检测定转子相对位置，为控制器作出换相操作及计算电机转速提供信号。

3 三种控制模式开关磁阻电机可控参数多，包括电机相电压UK、相电流iK、开通角θon和关断角角θoff等参数，根据不同的矩速区采取不同的控制方式，通常分为以下三种控制方式：电流斩波控制（Current Chopping Control，简称CCC）、电压斩波控制方式（Chopping V oltage Control 简称CVC）、角度位置控制（AngularPositionContro，简称APC），在不同的转速采用不同的控制方式，下边我们详细介绍我们系统如何实现这三种控制方法。

第44卷2011年第2期2月M ICR OM OTOR SV ol 44.N o 2F eb 2011收稿日期:2010-04-01基金项目:国家自然科学基金(50805049),广东工业大学博士启动基金(073030)。

作者简介:李毓洲(1978),男,工学博士,讲师,研究方向为电机调速与控制。

赵克刚(1977),男,工学博士,讲师,研究方向为新能源汽车的研究。

基于转矩逆模型的开关磁阻电机滑模变结构控制李毓洲1,赵克刚2(1 广东工业大学机电工程学院,广州 510006;2 华南理工大学机械与汽车工程学院,广州 510640)摘 要:开关磁阻电机的转矩脉动是其应用的一个问题。

该文应用小波神经网络建立对应开关磁阻电机位置信号的非线性映射,估计转子位置角度,提出利用自适应模糊神经网络学习训练开关磁阻电机转矩逆模型优化期望转矩所需的相电流,采用滑模电流控制器实现电机转矩的低脉动控制,仿真结果表明方法的有效性,能够有效地控制开关磁阻电机转矩按期望变化。

关键词:开关磁阻电机;转矩逆模型;滑模变结构控制;自适应模糊神经网络中图分类号:TM 文献标志码:A 文章编号:1001-6848(2011)02-0031-04Sli d M ode Control of S w itch ReluctanceM otor Based on Torque Inverse M odelL I Yuzhou 1,Z HAO Kegang2(1 Facult y of E lectro m echanical Engineering,Guangdong Universit y of Technolo gy,Guangzhou 510006,China;2 School of M echanical and Auto m oti v e Engineeri n g ,South China University of Technology ,Guangzhou 510640,China)Abst ract :The torque ri p p le of s w itched re l u ctance m o tor is a crucia l prob le m i n its application .The non -li n ear re flecti o n of position signal of s w itched reluctance m o tor w as bu ilt up by w avelet neural net w or ks and the r o tor position angle is esti m ated .I n add ition ,in t h is paper the m ethod w as discussed that the to r que i n -verse m ode l of s w itched re l u ctancem o tor w as tra i n ed by the adapti v e -neural net w or ks to opti m ize the requ ired phase current o f expected torque and the lo w r i p p le torque contr o lw as rea lized by slide m ode current contr o-ller .The si m u lation result proves the vali d ity of this m ethod to effectively con tro l the torque chang i n g o f s w itched re l u ctance m otor .K ey words :s w itched reluctance m otor ;to r que i n verse m ode;l sli d e m ode contro;l adaptive fuzzy neura l net w ork0 引 言开关磁阻驱动系统(SRD)以其结构简单、工作可靠、转矩惯量比大、效率高和成本较低等优点,近年来在电气传动领域(如电动汽车等)得到了广泛的应用。

开关磁阻电机的原理及其控制系统开关磁阻电机80年代初随着电力电子、微电脑和控制理论的迅速发展而发展起来的一种新型调速驱动系统。

具有结构简单、运行可靠、成本低、效率高等突出优点，目前已成为交流电机调速系统、直流电机调速系统、无刷直流电机调速系统的强有力的竞争者。

一、开关磁阻电机的工作原理开关磁阻电机的工作原理遵循磁磁阻最小原理，即磁通总是要沿着磁阻最小路径闭合。

因此，它的结构原则是转子旋转时磁路的磁阻要有尽可能大的变化。

所以开关磁阻电动机采用凸极定子和凸极转子的双凸极结构，并且定转子极数不同。

开关磁阻电机的定子和转子都是凸极式齿槽结构。

定、转子铁芯均由硅钢片冲成一定形状的齿槽，然后叠压而成，其定、转子冲片的结构如图1所示。

图1：开关磁阻电机定、转子结构图图1所示为12/8极三相开关磁阻电动机，S1. S2是电子开关，VD1, VD2是二极管，是直流电源。

电机定子和转子呈凸极形状，极数互不相等，转子由叠片构成，定子绕组可根据需要采用串联、并联或串并联结合的形式在相应的极上得到径向磁场，转子带有位置检测器以提供转子位置信号，使定子绕组按一定的顺序通断，保持电机的连续运行。

电机磁阻随着转子磁极与定子磁极的中心线对准或错开而变化，因为电感与磁阻成反比，当转子磁极在定子磁极中心线位置时，相绕组电感最大，当转子极间中心线对准定子磁极中心线时，相绕组电感最小。

当定子A相磁极轴线OA与转子磁极轴线O1不重合时，开关S1, S2合上，A相绕组通电，电动机内建立起以OA为轴线的径向磁场，磁通通过定子扼、定子极、气隙、转子极、转子扼等处闭合。

通过气隙的磁力线是弯曲的，此时磁路的磁导小于定、转子磁极轴线重合时的磁导，因此，转子将受到气隙中弯曲磁力线的切向磁拉力产生的转矩的作用，使转子逆时针方向转动，转子磁极的轴线O1向定子A相磁极轴线OA趋近。

当OA和O1轴线重合时，转子己达到平衡位置，即当A相定、转子极对极时，切向磁拉力消失。

第28卷㊀第1期2024年1月㊀电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报Electri c ㊀Machines ㊀and ㊀Control㊀Vol.28No.1Jan.2024㊀㊀㊀㊀㊀㊀永磁同步电机模糊滑模无位置传感器控制禹聪1,2,㊀康尔良1,2(1.哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080;2.黑龙江省高校直驱系统工程技术创新中心,黑龙江哈尔滨150080)摘㊀要:针对滑模量在滑模面切换以及速度非线性变化而致使的系统抖振问题,提出一种超旋转滑模模糊观测器㊂滑模观测器(SMO )存在的高频抖振会对电机控制系统产生很大的影响,导致电机产生转速波动和稳态误差㊂为了削弱SMO 的抖振问题,首先对滑模动态变量的趋近速度动态变化导致的抖振问题,通过引入模糊逻辑理论使得系统状态量趋动速度智能化,设置模糊规则以达到智能动态化速度,以系统动态变量趋向切换面的距离与状态量动态趋向速度为规则因子,动态智能化趋向速度;其次对系统变换函数导致的系统抖振,进一步采用连续函数F (s )代替不连续的sgn (s )符号函数㊂该方案有效削弱了系统的抖振问题,相较于SMO 控制提高了系统的稳定性㊂关键词:永磁同步电机;无位置传感器控制;滑模观测器;模糊控制;高频抖振;滑模控制DOI :10.15938/j.emc.2024.01.009中图分类号:TM341文献标志码:A文章编号:1007-449X(2024)01-0087-08㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-04-11基金项目:国家科技助力经济2020(Q2020YFF0402198);黑龙江省科技攻关资助项目(GC04A517)作者简介:禹㊀聪(1997 ),男,硕士研究生,研究方向为永磁同步电机及其控制;康尔良(1967 ),男,博士,教授,硕士生导师,研究方向为电机测试与电机控制㊂通信作者:康尔良Fuzzy sliding mode position sensorless control of permanentmagnet synchronous motorYU Cong 1,2,㊀KANG Erliang 1,2(1.School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China;2.Engineering Technology Innovation Center of Direct-Drive System in Colleges and Universities in Heilongjiang,Harbin 150080,China)Abstract :A super rotating sliding mode fuzzy observer was proposed to address the system chattering problem caused by the switching of sliding mode variables on the sliding mode surface and nonlinearchanges in velocity.The high-frequency chattering in sliding mode observer (SMO)can have a signifi-cant impact on the motor control system,leading to speed fluctuations and steady-state errors in the mo-tor.In order to weaken the chattering problem of SMO,aiming at the chattering problem caused by dy-namic changes in the approaching velocity of sliding mode dynamic variables,by introducing fuzzy logictheory,the trend speed of system state variables was intelligentized.Fuzzy rules were set to achieve intel-ligent dynamic speed,with the distance between the system dynamic variables towards the switching sur-face and the dynamic trend speed of the state variables as the rule factors,and dynamic intelligent trendspeed was achieved;Secondly,in response to the system chattering caused by the system switching func-tion,a continuous function F (s )was further adopted to replace the discontinuous sgn(s )symbol function.This scheme effectively weakens the chattering problem of the system and improves the stability of the sys-tem compared with SMO control.Keywords :permanent magnet synchronous motor;sensorless control;sliding mode observer;fuzzy con-trol;high frequency chattering;sliding mode control0㊀引㊀言永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)由于其体积小㊁效率高等优点在工业领域得到了广泛的应用[1]㊂PMSM控制需要传感器㊁编码器等机械器件来确定转子的位置,但是目前常用的增量式编码器和霍尔传感器使得PMSM的成本增加,体积增大,同时会使得系统的稳定性降低,因此对于无传感控制的研究得到了广泛的关注[2]㊂无传感控制技术是通过检测电机绕组中的电信号来提取转子的位置信息,如定子电压和电流,通过控制算法实现电机转子速度和位置估算,常用的无传感控制方法可以分为两类,包括基于显著性跟踪的高频注入法[3]和基于机器模型的反电动势方法[4]㊂目前应用算法可投入广泛应用的有滑模观测器法[5-7]㊁模型参考自适应控制算法[8]㊁扩展卡尔曼滤波算法[9]等㊂滑模观测器(sliding mode observer,SMO)作为一种强鲁棒性的非线性观测器,以其设定电流与反馈电流为误差控制元素来设计观测器,以此可以得出PMSM转子数据以及反电动势大致数值等数据㊂作为一种典型的反电动势方法,该方式有不敏感于电机参数的优势㊂然而,滑模控制的抖振问题会降低观测器的估算精确度,导致电机产生转速波动㊂在实际应用中为了减小系统的抖振问题,通常会以开关函数和状态量趋近速度为出发点进行优化,通过采用平滑函数来代替切换函数[10-12]来削弱系统抖振㊂文献[13]设计了一种连续幂次函数Fal函数来代替传统的符号函数,有效地减小了抖振问题㊂同时有些人通过对状态量趋近速度进行控制[14-15],文献[16]采用模糊控制原理对滑模切换增益进行智能调节,从而控制状态量的趋近速度,该方式有效削弱了系统的抖振问题㊂本文采用表贴式永磁同步电机作为系统控制对象,通过分析滑模观测器抖振问题,并究其产生的原因进行研究,提出一种超螺旋滑模观测器(fuzzy su-per twisting silding mode observer,FSTSMO)㊂首先,采用F(s)函数代替传统的sgn(s)开关函数㊂其次,对滑模控制的滑模切换增益采用模糊控制方式,使其随着与滑模面距离的变化而变化㊂采取以上方式以期能够削弱系统的抖振问题㊂1㊀传统滑模观测器PMSM的两相旋转电压方程为uαuβéëêêùûúú=R+d d t L dωe(L d-L q)-ωe(L d-L q)R+d d t L qéëêêêêùûúúúúˑiαiβéëêêùûúú+eαeβéëêêùûúú㊂(1)其中eαeβéëêêùûúú=(L d-L q)ωe i d-d d t i q()+ωeψf []-sinθe cosθeéëêêùûúú㊂(2)式中:L d㊁L q为电感;ωe为电角速度;ψf为永磁磁链;θe为转子位置角;uα㊁uβ㊁iα㊁iβ为定子电压和电流;eα㊁eβ为扩展反电动势㊂对于表贴式PMSM而言有L d=L q=L s,由式(1)可知表贴式PMSM在α-β坐标系下的电流方程为dd tiαiβéëêêùûúú=-RL siαiβéëêêùûúú+1L suαuβéëêêùûúú-1L seαeβéëêêùûúú㊂(3)为了得到电机转子的转速和位置,传统SMO的设计如下:dd ti^αi^βéëêêùûúú=-R Lsi^αi^βéëêêùûúú+1Lsuαuβéëêêùûúú-1L sEαEβéëêêùûúú㊂(4)式中i^α㊁i^β为定子电流观测值㊂由式(3)㊁式(4)可得电流误差方程为i~αi~βéëêêùûúú=-R Lsi~αi~βéëêêùûúú+1Lseα-Eαeβ-Eβéëêêùûúú㊂(5)式中i~α㊁i~β为电流观测误差㊂因此滑模面函数S和滑模控制律Eα可定义为:S T=i~αi~β[]=0;(6)EαEβéëêêùûúú=ksgn(i~α)sgn(i~β)éëêêùûúú㊂(7)当满足S T S㊃<0时,SMO进入滑动模态,当状态量到达滑模面时,i~=i~㊃=0,此时E趋近于e㊂根据滑模控制的等效原理可得k sgn(i^α-iα)k sgn(i^β-iβ)[]T=eαeβéëêêùûúú=EαEβéëêêùûúú㊂(8)由式(8)可知,估计得到的反电动势值有高频的切换信号,在转子位置估算时采用反正切函数代入运算会产生抖振现象㊂88电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀2㊀超螺旋滑模观测器对于一个动态系统中的控制器来说,通过设置控制器输入,并通过数据反馈调节使得系统控制状态量在有限的时间内收敛到0㊂本节提出一个动态观测器,该观测器采用超螺旋控制(super-twisting control,STC)算法,根据式(4)可得d d t i ^αi ^βéëêêùûúú=-R L s i ^αi ^βéëêêùûúú+1L s u αu βéëêêùûúú+γαγβéëêêùûúú㊂(9)由式(3)和式(9)作差得d d t i ~αi ~βéëêêùûúú=-R L s i ~αi ~βéëêêùûúú-1L s e αe βéëêêùûúú-γαγβéëêêùûúú㊂(10)以γα㊁γβ作为控制系统的控制器输入,基于STC 算法,结合SMC 控制理论设计超螺旋滑模观测器(super twisting sliding mode control,STSMO)输入如下:γαγβéëêêùûúú=A sgn(i ~α)sgn(i ~β)éëêêùûúú+B i ~αi ~βéëêêùûúú+ʏc j1c j2d t ʏc j3c j4d t éëêêêùûúúú㊂(11)滑模面函数s 定义为s =i ~αi ~β[]T㊂(12)式中:A =χ1|i ~α|12χ2|i ~β|éëêêùûúú;B =χ200χ6éëêêùûúú;c j1=χ3χ4[];c j2=sgn(i ~α)00i ~αéëêêùûúú;c j3=χ7χ8[];c j4=sgn(i ~β)00i ~βéëêêùûúú㊂由上式可知滑模面函数为:i ~α=-χ1|i ~α|12sgn(i ~α)-χ2i ~α+η1+μ1;(13)i ~β=-χ5|i ~β|12sgn(i ~β)-χ6i ~β+η2+μ2㊂(14)式中:㊀㊀μ1=-R L s i ~α-1L s e α;(15)㊀㊀μ2=-R L s i ~β-1L s e β;(16)㊀㊀η1=-χ3sgn(i ~α)-χ4i ~α;(17)㊀㊀η2=-χ7sgn(i ~β)-χ8i ~β㊂(18)对于大于0的常数σ1㊁σ2,使其满足条件:|μ1|ɤσ1|i ~α|12;|μ2|ɤσ2|i ~β|12㊂}(19)当状态量到达滑模面时有s =s ㊃=0,与此同时i ~㊃α=i ~㊃β=0,因此根据等效原理可得γαγβéëêêùûúú=e αe βéëêêùûúú=ωe ψf -sin θe cos θe éëêêùûúú㊂(20)由于滑模观测器中的不连续开关函数会导致系统的抖振问题,因此本文采用连续函数F (s )作为系统的切换函数,其表达式为F (s )=s|s |+ζ㊂(21)为了得到准确的电动势(electromotive force,EMF)估计值,需要对控制量进行滤波处理,滤波截止频率会引发较大的相位延迟,所以在运用过程中需要对位置角的相位进行补偿,故转子位置估计值为θ^e =-arctan(e αe β)+|e β|-e β2|e β|π㊂(22)由式(21)可得电机的转速估计信息为ω^e =e 2α+e 2βψf㊂(23)由Lyapunov 定理可知系统满足ss ㊃<0,系统渐进稳定,即系统状态量具有较短时间稳定优势㊂3㊀模糊控制器为了削弱滑模控制存在的抖振问题,将模糊控制理论引入滑模控制中,采用滑模面作为模糊控制的输入,模糊逻辑设计时对于被控对象的模型并无特别要求,但对专家经验非常依赖,其控制原理是将专家经验融入控制系统来设计模糊规则,随着状态量与滑模面距离的变化对滑模增益进行有效估计㊂定义模糊控制输入量的模糊语言为:负高(NH)㊁负中(NM)㊁负低(NL)㊁零(ZO)㊁正低(PL)㊁正中(PM)㊁正高(PH)㊂定义模糊输出的语言为:负高(NH)㊁负中(NM)㊁负低(NL)㊁零(ZO)㊁正低(PL)㊁正中(PM)㊁正高(PH),设计模糊控制规则表如表1所示㊂由表可知,模糊逻辑理论设计为7个模糊子集并对应7个数据输出,模糊逻辑采用Mam-dani 为其核心算法以及采用重心反模糊化得出可识别输出量㊂其控制逻辑如图1~图3所示㊂98第1期禹㊀聪等:永磁同步电机模糊滑模无位置传感器控制表1㊀控制规则Table 1㊀Control rules s㊃NH NM NL ZO PL PM PH NHPH PH PM PM PM PL ZO NM PHPHPM PM PL PLZO NL PM PM PL PLPLZO ZOZO PM PL PLZO NL NLNM PLZO ZO NL NLNLNM NM PM ZO NL NLNM NM NH NH PHZO NLNM NMNM NHNH 图1㊀输入s 的隶属函数Fig.1㊀Membership function of inputs图2㊀输入s ㊃的隶属函数Fig.2㊀Membership function of input s㊃图3㊀输出P (s )的隶属函数Fig.3㊀Membership function of output P (s )设计控制规则,使得STSMO 系统切换增益随着状态量与切换面的距离自整定㊂系统状态量距离滑模切换面较远时,滑模增益值较大,同时状态量趋近速度很快;当系统状态量与滑模切换面较近时,滑模增益值较小,状态量趋近速度较小,从而削弱系统的抖振㊂4㊀仿真和实验验证搭建Simulink 模型以及搭建平台试验,验证本文所提控制策略,PMSM 参数如表2所示㊂表2㊀PMSM 参数Table 2㊀PMSM parameters㊀㊀参数数值额定功率P /kW 2.6额定电压U /V 220定子电阻R s /Ω0.73磁极对数p 4d /q 轴电感L s /H 0.00245黏滞阻尼F /(N㊃ms)0.005转动惯量J /(kg㊃m 2)0.00194永磁体磁链ψf /Wb0.175PMSM 控制系统框图如图4所示㊂图4㊀PMSM 控制系统框图Fig.4㊀Block diagram of PMSMFSTSMO㊁STSMO 以及SMO 系统仿真波形如图5~图12所示㊂由图5㊁图6可知,STSMO 控制相较于SMO 控制提高了系统转子位置估计精确度㊂由图7可知,将模糊控制理论引入STSMO 中,FSTSMO 相比于STSMO 转子位置估计更精确,系统控制性能更好㊂设置仿真时间为0.1s,给定阶跃转速指令为1000r /min,开关频率为10kHz,突加突减负载为5N㊃m,系统转子速度估计值与实际值仿真波形如9电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图8~图10所示㊂图5㊀SMO 转子位置估计值与实际值Fig.5㊀Rotor position estimated value and actual valueofSMO图6㊀STSMO 转子位置估计值与实际值Fig.6㊀Rotor position estimated value and actual valueofSTSMO图7㊀FSTSMO 转子位置估计值与实际值Fig.7㊀Rotor position estimated value and actual valueofFSTSMO图8㊀SMO 控制突加突减负载时转子速度波形Fig.8㊀Rotor speed waveform when the SMO controlsuddenly adds and reduces the load由图8㊁图9可知,给定转速为1000r /min,SMO 控制存在较大的转速超调量,STSMO 控制相较于SMO 控制转速超调量较小,同时转速估计更加准确㊂如图10所示,将模糊控制理论引入STSMO 中,可知FSTSMO 相较于STSMO 系统的转速超调量更小,削弱了系统的抖振,实现了更精确的转速估计㊂图9㊀STSMO 控制突加突减负载时转子速度波形Fig.9㊀Rotor speed waveform when the STSMO con-trol suddenly adds and reduces theload图10㊀FSTSMO 控制突加突减负载时转子速度波形Fig.10㊀Rotor speed waveform when the FSTSMOcontrol suddenly adds and reduces the load突加突减负载设置为5N㊃m,如图8㊁图9所示,STSMO 相较于SMO 转速脉动大大减小㊂由图10可知,FSTSMO 相较于STSMO 控制系统的转速脉动更小,控制系统更稳定㊂图11㊀FSTSMO 转子速度估计值与实际值差值Fig.11㊀Difference between FSTSMO rotor speed es-timated value and actual value由图8㊁图9可知,SMO 转子转速估计的波动较大,转速误差在-10~10r /min 之间,STSMO 转速估计误差在-0.95~-0.45r /min 之间㊂由图10㊁图11可知,FSTSMO 转子转速估计值与实际转速的差值在-0.085~-0.065r /min 之间㊂图12为FSTSMO 控制反电动势波形,由波形可知,E α与E β19第1期禹㊀聪等:永磁同步电机模糊滑模无位置传感器控制相差90ʎ相位㊂图12㊀FSTSMO 控制反电动势E α,E β波形Fig.12㊀Waveform of back EMF E α,E βof FSTSMOcontrol由文献[8]可知,传统模型参考自适应转速估计误差在8.1~10.6r /min 采用改进滑模-模型参考自适应方式时,转速误差估计在3.9~4.6r /min㊂由文献[9]可知,扩展卡尔曼滤波转速估计误差值也远大于FSTSMO 控制系统,可知所提出的FSTSMO 控制转速估计更加精准,系统响应更稳定㊂系统搭建控制试验平台如图13所示㊂图13㊀试验平台Fig.13㊀Test platformSMO㊁STSMO 和FSTSMO 的控制速度实验波形如图14~图16所示㊂由图14可知,系统给定转速为1000r /min,SMO 控制存在较大的抖振,会影响系统的运行性能㊂图14㊀SMO 控制速度实验波形Fig.14㊀Waveform of speed experiment of SMOcontrol图15㊀STSMO 控制速度实验波形Fig.15㊀Waveform of speed experiment ofSTSMOcontrol图16㊀FSTSMO 控制速度实验波形Fig.16㊀Waveform of speed experiment ofFSTSMO control由图14~图16可知,STSMO 相较于SMO 控制大大削弱了系统抖振,提高了系统稳定性,FSTSMO 控制相较于STSMO 控制系统抖振更小,系统稳定性更强,以突加突减负载为突加状况时,系统有较短稳定时间优势㊂SMO㊁STSMO 和FSTSMO 控制系统反电动势波形如图17~图19所示㊂由图17㊁图18可知,STSMO 相较于SMO 控制其反电动势估计波形较平滑,提高了系统控制精确度,E α与E β相差90ʎ相位,进一步证明了反电动势估计的正确性㊂由图19可知,将模糊控制理论引入STSMO 控制中,FSTSMO 相较于STSMO 系统控制精确度更高,系统更稳定㊂图17㊀SMO 控制系统反电动势E α,E β波形Fig.17㊀Back EMF E α,E βwaveform of SMO controlsystem29电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图18㊀STSMO 控制系统反电动势E α,E β波形Fig.18㊀Back EMF E α,E βwaveform of STSMOcontrolsystem图19㊀FSTSMO 控制系统反电动势E α,E β波形Fig.19㊀Back EMF E α,E βwaveform of FSTSMOcontrol system本文提出的FSTSMO 控制相较于SMO 控制有效地削弱了系统的抖振,降低了转速波动,提高了转子位置估计精确度,能够以更短的时间达到系统稳定,提高系统稳定性㊂5㊀结㊀论本文提出了一种FSTSMO 控制方案,将模糊逻辑理论引入STSMO 控制中,设置模糊规则是以系统动态量趋近动态面的距离与趋动速度动态化为规则元素,以此来动态智能化状态量趋动速度,使得状态量趋近速度随着与滑模面的距离动态变化,同时进一步采用了连续函数F (s )代替不连续的sgn(s )符号函数,进一步提高了系统的稳定优势㊂通过仿真和实验表明,FSTSMO 控制大大提高了系统的稳定性,由仿真数据可知,FSTSMO 系统转子位置估计误差为5ˑ10-5rad 左右,转速估计误差在-0.085~-0.065r /min 之间,相较于SMO 控制有更好的抖振控制优势,其得出的转子位置数据精确度和系统稳定性具有更好展现㊂参考文献:[1]㊀WANG B,WANG Y,FENG L,et al.Permanent magnet synchro-nous motor sensorless control using proportional-integral linear ob-server with virtual variables:a comparative study with a sliding mode observer[J].Energies,2019,12(5):1.[2]㊀REN N,FAN L,ZHANG Z.Sensorless PMSM control with slid-ing mode observer based on sigmoid function[J].Journal of Elec-trical Engineering &Technology,2021,16(2):933.[3]㊀LIN T C,ZHU Z Q.Sensorless operation capability of surface-mounted permanent-magnet machine based on high-frequency sig-nal injection methods[J].IEEE Transactions on Industry Applica-tions,2015,51(3):2161.[4]㊀ZHAO L,HUANG J,LIU H,et al.Second-order sliding-modeobserver with online parameter identification for sensorless induc-tion motor drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electron-ics,2014,61(10):5280.[5]㊀王春风,赵青青,孟旭,等.直流电机的非奇异快速Terminal 滑模位置控制[J].哈尔滨理工大学学报,2019,24(4):36.WANG Chunfeng,ZHAO Qingqing,MENG Xu,et al.Non singu-lar fast Terminal sliding mode position control for DC motors [J].Journal of Harbin University of Science and Technology,2019,24(4):36.[6]㊀LIANG D,LI J,QU R,et al.Adaptive second-order sliding-modeobserver for PMSM sensorless control considering VSI nonlinearity [J ].IEEE Transactions on Power Electronics,2017,33(10):8994.[7]㊀GONG C,HU Y,GAO J,et al.An improved delay-suppressedsliding mode observer for sensorless vector-controlled PMSM[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020,67(7):5913.[8]㊀王栋.基于滑模-模型参考自适应的异步电动机无速度传感器控制[D].西安:西安理工大学,2021.[9]㊀程梁,王维强,余天赐,等.基于无迹卡尔曼滤波的永磁无刷电机转矩脉动抑制研究[J].大电机技术,2021(6):10.CHENG Liang,WANG Weiqiang,YU Tianci,et al.Research on torque ripple suppression of permanent magnet brushless motor based on unscented Kalman filtering [J].Large Electric Machine and Hydraulic Turbine,2021(6):10.[10]㊀祝新阳,曾国辉,黄勃,等.改进滑模观测器的永磁同步电机矢量控制[J].信息与控制,2020,49(6):708.ZHU Xinyang,ZENG Guohui,HUANG Bo,et al.Improving the vector control of a permanent magnet synchronous motor for a slid-ing-mode observer [J ].Information and Control,2020,49(6):708.[11]㊀张伯泽,宗剑,钱平.基于滑模变结构控制的内置式永磁同步电机无位置传感器矢量控制[J].电机与控制应用,2020,47(8):36.ZHANG Boze,ZONG Jian,QIAN Ping.Built in permanent mag-net synchronous motor based on sliding mode variable structure39第1期禹㊀聪等:永磁同步电机模糊滑模无位置传感器控制control[J].Electric Machines and Control Application,2020,47(8):36.[12]㊀张紫君,熊官送,曹东海.基于无位置传感器的永磁同步电机控制技术研究[J].导航定位与授时,2020,7(4):102.ZHANG Zijun,XIONG Guansong,CAO Donghai.Research onthe control technology of permanent magnet synchronous motorbased on no position sensor[J].Navigation,Positioning andTiming,2020,7(4):102.[13]㊀张文宾,缪仲翠,余现飞,等.基于改进型滑模观测器的永磁同步电机分数阶微积分滑模控制[J].电机与控制应用,2018,45(7):8.ZHANG Wenbin,MIAO Zhongcui,YU Xianfei,et al.Fractionalcalculus sliding mode control of a permanent magnet synchronousmotor based on a modified sliding mode observer[J].ElectricMachines and Control Application,2018,45(7):8. [14]㊀陶彩霞,赵凯旋,牛青.考虑滑模抖振的永磁同步电机模糊超螺旋滑模观测器[J].电力系统保护与控制,2019,47(23):11.TAO Caixia,ZHAO Kaixuan,NIU Qing.A fuzzy super helicalsliding mode observer of a permanent magnet synchronous motorconsidering sliding mode shaking[J].Power System Protectionand Control,2019,47(23):11.[15]㊀赵凯旋.基于滑模变结构永磁同步电机控制系统抖振问题的研究[D].兰州:兰州交通大学,2019.[16]㊀徐冬磊.基于滑模变结构的永磁同步电机矢量控制研究[D].武汉:华中科技大学,2019.(编辑:邱赫男)49电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀。

《电动汽车永磁同步电机再生制动模糊控制策略研究》一、引言随着全球对环境保护和能源效率的日益关注，电动汽车（EV）已成为未来交通发展的关键方向。

在电动汽车的驱动系统中，永磁同步电机（PMSM）以其高效率、高功率密度等优点，得到了广泛的应用。

然而，如何实现电动汽车在行驶过程中的能量回收与优化控制，是当前研究的热点问题。

再生制动技术作为实现这一目标的关键手段，其控制策略的优化尤为重要。

本文旨在研究电动汽车永磁同步电机的再生制动模糊控制策略，以提升能量回收效率和系统稳定性。

二、永磁同步电机及其再生制动原理永磁同步电机作为一种高效、可靠的电动机，其工作原理是利用永久磁铁产生的磁场与电枢电流产生的磁场之间的相互作用，实现电机转动。

再生制动技术则是利用电机在减速或制动过程中的动能，通过电机内部的电能转换装置将其转化为电能，并回收到电池中，从而实现能量的回收利用。

三、模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理那些难以用精确数学模型描述的复杂系统。

在电动汽车的再生制动控制中，由于系统受到多种因素的影响，如道路状况、车辆负载、电池状态等，因此采用模糊控制策略可以更好地适应这些不确定性，实现能量的优化回收。

四、电动汽车永磁同步电机再生制动的模糊控制策略研究（一）策略设计本研究设计的模糊控制策略主要包括输入变量（如车速、电池SOC、道路坡度等）和输出变量（如电机再生制动力矩）。

通过建立模糊规则库，将输入变量的模糊化值与规则库中的规则进行匹配，得到输出变量的模糊化命令，再经过解模糊化处理，得到精确的再生制动力矩。

（二）策略实施在实际应用中，通过实时采集车速、电池SOC等数据，利用模糊控制器进行计算，得出实时的再生制动力矩。

同时，考虑到系统的不确定性，采用多目标优化算法对模糊控制策略进行优化，以提高能量回收效率和系统稳定性。

五、实验结果与分析通过实验验证了所提出的模糊控制策略的有效性。

实验结果表明，该策略能够根据车速、电池SOC、道路坡度等实时信息，动态调整再生制动力矩，实现了能量的有效回收。

《电动汽车永磁同步电机再生制动模糊控制策略研究》一、引言随着全球对环境保护和能源效率的日益关注，电动汽车（EV）已成为未来交通发展的关键方向。

在电动汽车的驱动系统中，永磁同步电机（PMSM）以其高效率、高功率密度等优点被广泛使用。

然而，电动汽车在制动过程中，如何实现能量的有效回收与控制，成为了一个重要的研究课题。

本文将针对电动汽车中永磁同步电机的再生制动问题，提出一种模糊控制策略，并对该策略进行深入的研究和分析。

二、永磁同步电机再生制动原理永磁同步电机再生制动是利用电机内部的电磁感应原理，在制动过程中将电机的动能转化为电能，并将其回馈到电网中，从而实现能量的回收利用。

这一过程需要精确的控制策略来保证能量的有效回收和电机的稳定运行。

三、模糊控制策略的提出针对永磁同步电机再生制动的控制问题，本文提出了一种模糊控制策略。

该策略利用模糊逻辑理论，根据电机的运行状态和外部环境信息，实时调整制动力矩和回收电能的参数，以实现最优的能量回收效果和电机运行稳定性。

四、模糊控制策略的设计与实现1. 输入变量的确定：根据电机的运行状态和外部环境信息，选取合适的输入变量，如电机转速、负载转矩、电池电量等。

2. 模糊化处理：将输入变量进行模糊化处理，将其划分为不同的模糊集合，如高、中、低等。

3. 制定模糊规则：根据电机的运行特性和专家经验，制定合适的模糊规则，用于调整制动力矩和回收电能的参数。

4. 解模糊化：根据模糊规则的输出结果，进行解模糊化处理，得到具体的制动力矩和回收电能参数。

5. 控制策略的实现：将解模糊化后的参数输入到控制系统，实现对永磁同步电机的再生制动控制。

五、实验与分析为了验证本文提出的模糊控制策略的有效性，进行了实验验证。

实验结果表明，该策略能够根据电机的运行状态和外部环境信息，实时调整制动力矩和回收电能的参数，实现了较好的能量回收效果和电机运行稳定性。

与传统的控制策略相比，该策略在能量回收效率和电机运行平稳性方面具有明显的优势。

2020年第2期第22卷（总第120期）No.2,2020General No.120,Vol.22淮南师范学院学报JOURNAL OF HUAINAN NORMAL UNIVERSITY基于模糊PI的开关磁阻电机直接转矩控制仿真研究韦颖1,杜晓婷1,凌六一2,刘聪美3（1.安徽三联学院电子电气工程学院，安徽合肥230601;2.安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南232001;3.上海向晟电子科技有限公司，上海200000）［摘要］针对开关磁阻电机的双凸极结构以及磁路饱和非线性导致其低速运行时转矩脉动大、振动剧烈等问题，文章开展开关磁阻电机直接转矩控制研究，并给出了详细的控制策略。

在电机速度控制环节，采用低速PI控制、高速模糊控制相结合的模糊PI控制方法优化电机调速性能；以四相8/6型开关磁阻电机为例，建立电机直接转矩控制的MATLAB仿真模型，并进行了单一PI控制、模糊控制以及模糊PI控制三种仿真实验。

对比仿真结果，发现模糊PI控制在空载和负载两种情况下的转矩脉动均最小，表明模糊PI控制性能优良，适用于开关磁阻电机的调速控制。

［关键词］开关磁阻电机；直接转矩控制；MATLAB；模糊PI控制［中图分类号］TP29［文献标识码］A［文章编号］1009-9530（2020）02-0137-051引言开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）具有结构简单、易于实现软启动和四象限运行、可靠性高、抗干扰能力强等优点,在电动汽车、动力牵引、煤矿绞车、机械提升、架线电机车等各个领域已得到广泛应用X〕。

然而，随着SRM在各领域的广泛应用和深入开发，其缺点也逐渐暴露，对SRM的精确控制、噪声大小,尤其是抑制其转矩脉动的要求也越来越高。

开关磁阻电机的双凸极结构以及磁路饱和非线性导致低速运行时转矩脉动较大。

为此，如何抑制转矩脉动成为SRM调速系统首要解决的问题，是众多学者研究的焦点。