Position sensorless control of switched reluctance motors based on improved neural network
Abstract: Neural network (NN) has been applied as rotor position estimator in switched reluctance motor (SRM) whose
characteristic is highly non-linear. However, conventional two inputs back propagate (BP) NN based rotor position estimator
is not appropriate for real-time application in high speed operations because of its considerable computational time
consumption in its hidden layer. In this study, an improved BP NN with inductance input pretreatment for the rotor position
estimator of SRM is proposed. It achieves 75.44% computational burden reduction while staying at the same accuracy as the
conventional one. Moreover, with the pretreatment, the NN can output the angle of full electrical period of the SRM
operation. Training data includes rotor position, flux-linage which is acquired by finite element analysis (FEA) and phase
current Sensorless control algorithm is also described. Simulations and experiments are performed based on a 12/8 SRM. The
results are compared with conventional method. The effectiveness of the proposed sensorless estimator and control strategy
are testified under low speed, high speed and sudden loading change operations
کنترل بدون حسگر موقعیت موتورهای رلوکتانسی سوئیچ شده بر اساس شبکه ی عصبی بهبود یافته
چکیده
از شبکهی عصبی (NN) به عنوان تخمینگر موقعیت روتور در موتور رلوکتانسی سوئیچشده (SRM) استفاده شده استکه دارای مشخصات بسیار غیر خطی است. با اینحال، تخمینگر موقعیت مبتنی بر NN انتشار رو به عقب (BP) دو ورودی متعارف برای کاربرد بلادرنگ در عملیات سریع مناسب نیست که دلیل آن زمان محاسباتی زیاد در لایه پنهانش است. در این مقاله، یک BP NN با پیشعملآوری ورودی اندوکتانس برای تخمینگر موقعیت روتور SRM ارائه شده است که در عین حال که 75.44% کاهش بار محاسباتی را در پی دارد دارای همان دقت شبکهی عصبی متداول است. همچنین، پیشعملآوری باعث شده است تا NN زاویهی دورهی کامل الکتریکی عملیات SRM را بصورت خروجی تحویل دهد. آموزش داده شامل موقعیت روتور و شار پیوندی است که توسط تحلیل المان محدود (FEA) بدست میآید و الگوریتم کنترل بدون حسگر جریان نیز توضیح داده شده است. شبیهسازیها و آزمایشات بر مبنای یک 12/8 SRM انجام شدهاند.نتایج با روش متعارف مقایسه شدهاند. کارایی تخمینگرِ بدون حسگر پیشنهادی و راهبرد کنترلی تحت عملیات سرعت-کم، سرعت-بالا، و تغییر ناگهانی بارگذاری مورد آزمایش قرار گرفته است.
.