小样本情况下基于智能算法的开关磁阻电机建模

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开关磁阻电机具有结构简单、成本低廉、调速性能好、对恶劣环境适应性好等优点,被广泛应用于电动汽车、纺织行业、家用电器等多个领域。然而其双凸极结构和磁饱和使得其磁链、电流和转矩模型建立难度大,而这些模型是电机性能评估和控制的基础。由于开关磁阻电机的非线性,一般基于实验或仿真数据建立开关磁阻电机的数值模型。建模所需要的数据量往往决定了建模的时间成本。因此研究小样本情况下开关磁阻电机电流和转矩建模成为了一个研究重点。准确的建模数据是建立高精度模型的基石。论文介绍了两类测量开关磁阻电机磁链的方法,一类为转子固定方法,另一类为基于转矩平衡的快速测量方法。快速测量方法采用一系列的后处理,使得几个特定位置下的测量精度与转子固定法相当。快速测量法获得的数据量少,因此本文研究如何添加先验知识,提高以快速测量法测得的少量样本为训练集的开关磁阻电机模型的精度。论文讨论的开关磁阻电机建模包含磁链建模、电流建模和转矩建模。对于磁链建模,本文观察到两个现象:(1)小样本情况下,基于BPNN或SVM的磁链模型误差主要来自θ较小的区间,而在ψ-θ曲线呈直线区域预测精度较高。(2)三相6/4开关磁阻电机ψ-θ曲线的变化规律在[0°,15°]区间与反比例函数的一段相似。基于上述先验知识本文提出一种映射函数,使得当i固定时,三相6/4电机ψ-θ曲线在[0°,30°]基本呈直线。采用映射后的数据训练所得模型在[0°,30°]预测精度明显提升。为提升磁链模型在剩余角度区间的精度,本文从平衡训练样本之间的线性与非线性角度出发,进一步提出一种映射函数。采用经过两个函数映射后的样本训练所得模型,均方误差(MSE,Mean Squared Error)相比原始模型降低了数十倍。为进一步验证改进后的磁链模型的有效性,将改进后的磁链模型应用于分步建模法,实验结果表明改进后的磁链模型使得分步建模法在测量样本上的精度明显提升。对于电流建模,由于实验法所得数据的特点,小样本情况下,直接基于BPNN建模精度很低。论文根据i-θ曲线,分析了不同位置下的训练样本对于建立高精度电流模型的重要程度。[30°,45°]区间由于相邻两条i-θ曲线间距变化规律复杂,而快速测量法测得数据难以表达该变化规律,所以导致电流模型在该区间效果差。因此本文提出了一种映射函数,使得映射后的i-θ关系变化规律变得简单,降低了电流模型的学习难度。电流较大区域,随θ增加i迅速增加,而BPNN中常用的激活函数sigmoid难以拟合的现象。因此本文提出浅层的激活函数为指数函数深层的为sigmoid的结构来提高对电流变化特性的拟合能力。实验发现:若训练集和测试集中去除小于15°的样本,则基于BPNN的电流模型精度很高。[0°,15°]区间由于单条i-θ曲线变化复杂,快速测量法测得数据也难以表达该变化规律。但去除小于15°的样本训练所得模型学习到了[15°,30°]区间相邻ψ-i曲线之间间距基本相同这一规律。因此本文结合磁链模型的改进思路,提出一种映射函数,使得相邻ψ-i曲线间距在区间[0°,15°]保持在区间[15°,30°]的变化规律。实验表明结合映射函数和修改激活函数两种手段,本文基于BPNN并以磁链快速测量法能得到的四个特定位置下的样本为训练集,建立了和分步建模法精度相近的电流模型,却只有一个基于BPNN的电流模型。分步建模法是一种以快速测量法所得的少量样本为训练集,依旧能够较好工作的电流建模方法。它采用在小样本情况下工作较好的磁链模型生成数据,再将生成数据用于电流建模。对于磁链模型,本文借鉴分步建模法的思想利用高精度的电流模型或磁链模型生成数据,再将生成数据用于转矩建模。本文最后基于simulink环境搭建了开关磁阻电机的CCC控制和APC控制模型,实验结果为进一步验证了改进方案的有效性。
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