[发明专利]一种基于磁编码器误差神经网络补偿的永磁同步电机系统

说明书

本发明是一种基于磁编码器误差神经网络补偿的永磁同步电机系统。本发明首先获取磁编码器读取位置与该情况下位置偏差，经过网络隐含层、网络输出层对网络进行离线训练，根据δk法则得到满足所设定最大误差率的权值，进而获取磁编码器位置误差的误差函数，将该函数写入矢量控制算法，实现电机角度的高准确度测量。本发明好处在于神经网络位置误差补偿算法可以对使用过程中由于电机振动所引起的位置误差波动进行有效补偿，以实现全工况平均位置误差最小；单输入单输出神经网络结构简单，易于工程实现；位置误差补偿可降低转矩脉动、谐波畸变率，提高电机控制系统效率。

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域，具体地说，涉及一种基于磁编码器误差神经网络补偿的永磁同步电机系统。

背景技术

磁编码器安装于电机转子轴外侧，其内部霍尔元件产生与变化磁场相对应的正余弦感应电压，再经解算以实现电机位置检测。磁编码器由于体积小、价格低、分别率高等特点广泛应用于有成本控制需求的高分辨率电机控制系统转角和转速测量。受安装精度与电机振动的影响，磁编码器使用过程中存在一定的位置检测误差。位置误差会增加电流谐波畸变率、转矩脉动、降低电机效率，严重限制了磁编码器的发展和应用。

为降低位置检测误差目前主要有两类方法。一种是对磁编码器中霍尔元件感应出的正余弦信号进行补偿，这种方法可以从误差产生的源头进行修正。如：文献“SignalCompensation and Extraction of High Resolution Position for SinusoidalMagnetic Encoder,International Conference on Control,Automation and Systems”(Automation and Systems，2017)从dq轴电流纹波的角度设计状态观测器对正余弦信号进行修正；文献“Position Error Compensation in Quadrature Analog Magnrtic Encoderthrough an Iterative Optimization Algorithm”(Transaction on IndustrialElectronics，2016)使用迭代优化算法进行正余弦信号幅值与相位补偿。但由于大部分解码芯片不对用户开放该信号，并且由于后续存在位置解算过程，该过程也有可能引入误差，限制了该方法的使用。

另一种是对正余弦霍尔电压解算出的位置信号进行补偿。如：文献“基于查表原理的单对极磁编码器研制”(中国电机工程学报，2006)使用插值法进行误差曲线拟合。该方法不需提前对误差函数规律进行判断，提高了拟合准确度。但只能对唯一确定曲线进行拟合，即对唯一确定的磁编码器位置进行补偿。

发明内容

本发明不使用传统的最小二乘或差值法对磁编码器位置误差函数进行拟合，而是使用神经网络进行离线训练，得到满足小于等于训练最大误差率的权值、阈值，进而获取磁编码器位置误差的拟合函数，实现电机角度的高准确度测量。可对电机运行过程中由于电机振动所引起的位置误差波动进行补偿，以实现全工况平均位置误差最小

本发明所采用的技术方案：

一种基于磁编码器误差神经网络补偿的永磁同步电机系统，包含：矢量控制算法，逆变器，永磁同步电机，磁编码器，神经网络误差补偿算法；其中神经网络误差补偿算法包括：网络输入层；网络隐含层；网络输出层；δ_k法则；误差函数；

矢量控制算法是基于SVPWM的永磁同步电机电流闭环控制算法，其中PWM管脚输出PWM信号用于控制三相逆变器开通与关断；逆变器上下桥臂中点与永磁同步电机的A、B、C三相相连；磁编码器由单对永磁体和含霍尔元件的位置解码芯片组成，单对磁极永磁体安装在电机轴上，随轴转动，读取电机位置信号；读取到的位置信号含有位置偏差，使用基于磁编码器的神经网络误差补偿算法对该误差进行补偿；补偿后的准确位置信号用于控制器算法中矢量控制的Park变换、Park逆变换与SVPWM算法，以获得正确的PWM信号，实现电机的准确控制。