BP,神经网络在无位置SRM,控制系统上的应用研究

李庐，赵露

（1.安徽财经大学教务处，安徽蚌埠 233030；
2.安徽电子信息职业技术学院，安徽 蚌埠 233030）

在对驱动领域的不断研究和探索下，SRM（switched reluctance motor，开关磁阻电动机）的应用技术逐渐成熟.作为一种具有较高灵敏性和精度的驱动技术，其在工业中的应用越来越广泛，并且在一定程度上替代了传统电机[1].现阶段应用广泛的感应电机、无刷直流电机都是以开关磁阻电机为基础设计的[2].在实际运行过程中，由于SRM定转子在结构上以简单的双凸极构造为核心，因此只需在定子上设置集中绕组即可实现运行[3]，这种不依赖永磁铁的驱动方式在极大程度上降低了其生产成本.不仅如此，SRM 的控制方式也表现出更加灵活的特性，可以同时实现对多个参数的并行控制，这对于当前超高速生产加工需求而言是极为有利的[4].目前对无位置SRM 控制系统进行的研究大多是针对其控制灵敏度，即确保SRM 可以最大限度的实现与控制指令的同步[5]，但是对于具体控制精度的研究则相对较少.考虑到SRM 在运行期间执行的工作内容不同，因此调速性能、容错能力都是保障其工作效果的重要基础[6].为此，本文对BP 神经网络在无位置SRM 控制系统上的应用进行了研究，并借助BP 神经网络在学习方面的强大能力提高无位置SRM 控制系统的性能.本文在实际的应用环境中对设计系统的运行情况进行测试，验证了其可靠性，以期为开关磁阻电机在更多领域的应用和发展提供有价值的参考.

在无位置SRM 控制系统运行过程中，需要结合实际情况对具体的单位控制距离和控制精度进行差异化设置[7].不仅如此，本文以BP 神经网络为核心技术对无位置SRM 控制系统进行设计，因此需要控制中心具有强大信息处理能力和信息交互能力.本文以PTFFR-HZ70 处理器作为系统控制中心的核心结构，PTFFR-HZ70 集成了四核Cortex™-A53 CPU 以及G31 MP2 GPU，通过内设的32 位（DDR3/LPDDR3/DDR4/LRDDR4）动态随机存储器，其可以实现对多路数据输出接口RGB/2*LVDS/HDMI/CVBS OUT）和输入接口（MIPI CSI/Parallel CSI）数据的高效处理，为控制系统提供流畅运行的基础，保障系统性能稳定.对PTFFRHZ70的运行条件进行分析，在关键信号质量测试、高低温测试以及软件压力测试结果中，其能够实现24 小时无故障运行.在此基础上，围绕PTFFRHZ70 处理器，本文对控制中心的通信结构进行了进一步设置，具体如图1所示.

图1 系统控制中心设计构架

从图1中可以看出，系统控制中心板卡设计了DDR4 高速存储接口和QSFP28 100G 高速传输接口，并经过PCIE Gen3 x16 测试工程对其运行效果进行了检验测试.设置10G TOE 和NVMe FPGA 加速器，使得搭载的NVMe SSD RAID0可以实现高速存储PL 内存.对于具体构件，以2 组DDR4 作为载体，每组4GB@64bit 2666MT/s.除此之外，为了满足多设备的控制需求，还设置了2 个PL QSFP28 接口，型号为4lane/port 32.75Gbps/lane；
2 个PL QSFP接口，型号为4lane/port 16.3Gbps/lane.通过设置PL FMC-HPC 扩展连接器实现与外部拓展装置的快速连接，其中，PL 的型号为PCIE Gen3x4 的M.2 NVMe SSD 接口.在完成对系统控制中心板卡的设计后，对其进行了检验，并顺利通过了IBERT 测试工程、DDR4测试工程以及SI5338时钟配置工程的测试.

2.1 SRM 位置信息获取

为了实现对SMR 的有效控制，首先需要获取SRM 位置的信息.需要注意的是，由于SRM 的定转子结构为双凸极构造[8]，因此绕组集中在定子上，不存在永磁铁对绕组中运动电势和绕组电阻的压降作用[9]，这就意味着可直接通过定子上计算得到转子的位置信息[10].为此，通过检测激励相的电流波形实现该过程，其具体的计算式可以表示如下：

其中，v表示SMR的转速，i表示通过SMR的电流大小，r表示SMR 的绕组电阻大小，ψ表示SMR 绕组的磁通量大小，θ表示SMR运行的角速度.

在对SMR 电流斩波控制的过程中，相电流上升阶段以及下降阶段的时间消耗，都间接反映了增量电感的变化情况.本文在忽略运动电势的基础上，利用式（1）即可获得对低转速运转状态下SMR 的转速和位置信息.但是当SMR 的转速较高时，对应的运动电势也会随之呈现出明显的变大趋势，此时其对相电流产生的影响也会大，如果不对其进行计算会直接导致转子位置信息获取结果存在较大误差.考虑到该问题，我们以消除反电势影响为目标，将非激励相作为切入点，通过在其中注入测试脉冲信号对其计算.

首先，将低幅值的脉冲信号注入到SMR 的非激励相后，经过绕组的电流在参数上升和下降的时间消耗会与原始的预定时间出现偏差.我们以一个电流斩波周期为计算单位，在运动电势维持恒定的条件下，SMR 绕组的反电势计算式可以表示如下：

其中，e表示SMR 绕组的反电势，c表示在单位电流斩波周期内电流上升和下降阶段时间消耗的比值参数，vs表示注入检测脉冲信号后对应SMR 的转速，is表示注入检测脉冲信号对应的电流强度，那么i -is即为在注入检测脉冲信号作用下通过SMR电流的变化幅度.

通过上述的方式，将式（2）代入式（1）中，就可以计算得到转子的位置信息.

2.2 基于BP 神经网络的控制参数设置

在上述基础上，结合计算得到的实际SRM 位置信息以及运行需求，采用BP 神经网络实现对具体控制参数的设置.

本文设计的BP 神经网络包含三层前馈式结构，其中输入层和输出层的基础构成单元为线性神经元.对于BP 神经网络隐含层，利用高斯核函数设计，以确保其可以实现对输入的SMR 位置信息形成局部响应.在此基础上，建立输出层对隐层节点之间的线性权重关系，使得输入空间与输出空间能够形成完整的映射关系，由此实现对最优控制函数的逼近.其中，隐含层以高斯核函数作为径向基函数的设置可以表示如下：

其中，Φ表示隐含层以高斯核函数，o表示隐含层节点的中心，b表示隐含层各个节点对应的宽度信息.

那么，结合式（3），对于整个BP 神经网络输出的控制参数结果计算可以表示如下：

其中，f(*)表示BP 神经网络的输出结果，wi表示隐含层各个节点对应的输出层的线性权重系数，i表示隐含层节点的总量.对于wi的设置，以适应性的基本原则进行计算.在上节已经提到SMR 的位置与其对应的转速直接相关，因此，对线性连接权重系数的计算可以表示如下：

在此基础上，将式（5）带入式（4），即可实现对不同转速下SMR的针对性控制.

在上述设计的基础上，下面开展应用测试.通过对比本文设计的基于BP 神经网络的无位置SRM 控制系统运行效果，对其应用价值作出客观评价.

3.1 实验平台

在测试阶段，以某实验室为基础环境搭建了无位置SRM 控制系统的实验平台.在实验平台构成上，设置了一台三相6/4 开关磁阻电机，其对应的参数信息如表1所示.

表1 测试开关磁阻电机参数信息

除此之外，还为实验平台搭载了驱动器、整流桥、调压器、示波器、电流钳、阻抗分析仪等辅助和检测装置.在此基础上，分别对比基于T型逆变器的SRM控制系统、基于FPGA的控制系统、基于扩展卡尔曼滤波的控制系统以及本文设计系统的控制效果.

3.2 测试方法

我们以电机输出合成转矩为检测指标对不同系统的控制效果进行分析，设置开关磁阻电机每相以相对独立的形式存在，因此对应电机合成转矩结果为每相转矩之和.分别设置测试开关磁阻电机的转速为100 r/min、200 r/min、500r/min、1000 r/min、1500 r/min和2000 r/min，以此验证不同条件下的控制效果.为了更加直观地对转矩进行分析，对其脉动程度进行量化处理，利用其脉动系数分析不同控制系统作用下电机输出合成转矩的波动程度.脉动系数越小，则表明电机输出合成转矩的波动程度越小，对应的控制效果越好；
反之，脉动系数越大，则表明电机输出合成转矩的波动程度越大，对应的控制效果也不理想.其中，脉动系数的计算式表示如下：

其中，L表示脉动系数，Lmax表示合成转矩的最大值，Lmin表示合成转矩的最小值，Lavg表示合成转矩的均值.

3.3 测试结果与分析

在上述基础上，分别统计了当开关磁阻电机的转速为100 r/min、200 r/min、500r/min、1000 r/min、1500 r/min 和2000 r/min 时的测试结果，具体如表2所示.

表2 脉动系数测试结果对比表

通过观察表1 中的数据可以看出，T 型逆变器控制系统作用下，开关磁阻电机的脉动系数最小值为0.914（转速为100 r/min 时），脉动系数最大值为0.996（转速为2000 r/min 时）.FPGA 控制系统作用下，开关磁阻电机的脉动系数有所降低，但是最大值也达到了0.818（转速为2000 r/min时）.而扩展卡尔曼滤波控制系统的控制效果呈现出与转速的一定相关关系，当开关磁阻电机的转速为100 r/min时，其脉动系数仅为0.776；
当转速为2000 r/min时，其脉动系数达到了0.925.在设计的控制系统作用下，开关磁阻电机的脉动系数最小值为0.625（转速为100 r/min 时），脉动系数最大值为0.670（转速为2000 r/min 时）.相比之下，脉动系数下降比例始终在31.0%以上，最大幅度达到了38.08%.测试结果表明，本文设计的基于BP 神经网络的无位置SRM 控制系统可以实现对SRM 运行状态的有效控制，对于维持其问题具有较好作用.

受SRM 本身在结构上的特殊性影响，使得其在运行过程中在电磁关系表现出了明显的非线性属性，这也是控制系统相关控制效果难以实现进一步突破的主要原因之一.传统模式下，处于自同步状态的SRM 控制系统需要借助转子位置信息实现对具体控制指令进行设置.本文对BP 神经网络在无位置SRM 控制系统上的应用研究，解决了传统控制系统对转子位置信息的依赖问题，实现了对SRM状态的高效控制.