基于神经网络的混合动力车用永磁同步电机矢量速度控制研究

作者：单莹; 唐百胜

来源：微电机, 2023, 56(07): 29-33.

DOI：10.15934/j.cnki.micromotors.2023.07.008

• 永磁同步电机
• 磁场定向控制
• 人工神经网络
• 矢量控制
• 混合动力汽车

混合动力汽车因其显著节省燃料、按需动力、降低排放和运行安静平稳、无排放等优点成为目前最受欢迎的汽车类型。混合汽车中应用较多的电机有无刷直流电机(BLDC)和永磁同步电机(PMSM)两大类电机，由于PMSM具有较高的效率和其固有的高功率密度，可以最大限度地减少了BLDC电机的缺点，被认为具有巨大的潜力。然而，PMSM也存在非线性的驱动特性的缺点，采用传统的比例-积分-微分控制器(PID)难以进行高效的控制。基于此，本文提出了一种用于混合动力车用永磁同步电机的在线神经网络控制器，用于对负载扰动期间速度控制策略进行优化。采用Matlab进行了对比仿真，验证了该方法的有效性及优越性。仿真结果表明，采用在线神经网络控制器可以减少超调量和上升时间，较传统PID控制响应速度快，使得整车性能得到了提高。