3.2 变结构控制

　　1993年,G.S.Buja首次将变结构控制应用于SRD[20],通过将转矩脉动看作干扰,将非线性看作增益偏差,无需电机的先验特性即可克服SRD中的问题,系统结构如图2所示。与传统控制下的SRD相比,变结构控制SRD的性能被改善,转矩脉动大大减小,系统对参数变化及干扰不敏感,控制策略容易实现。但是它以SRD工作于RM磁特性线性区为前提,忽略了磁饱和及相间耦合的影响。Tzu-Shien Chuang则应用直流侧电流反馈设计了近似的滑模功率控制(作为系统内环),同时以带有前馈与积分补偿的滑模速度控制为速度外环,将变结构控制理论应用于SRM[21],构成鲁棒的SRD,取得了好的结果。

　　3.3 智能控制

　　由于智能控制在数学本质上属于非线性控制,且具有很强的自学习、自适应能力,所以智能控制在SRD中的应用取得了优良的结果[22~24]。在控制SRM的应用中,智能控制主要被用于学习SRM电流波形,配合以适当的电流内环,从而实现SRM的高性能控制。图3即为模糊控制应用于SRD(见文献[22])的很好示例,它以转矩脉动最小为目标,采用了自适应模糊逻辑控制策略。控制器以位置为输入、相电流为输出,通过实时修改隶属函数使各相在最适合的电动区域导通,即使位置检测有误,控制器也将使模糊集合移向适合的电动区,模糊参数的初值被随机选取,在运行过程中通过适应实现最优。控制器不依赖于电机的先验知识,能够适应电机特性的任何变化,对转子位置反馈误差具有强的鲁棒性,转矩在最大正转矩产生区域产生,增加了转矩密度、避免了高电流峰值,电机转矩脉动很小。

　　4 总结

　　1)SRD性能的改善必须依靠先进控制策略的手段,必须考虑SRM的非线性及参数时变特性,但这势必增加系统的复杂性。

　　2)在实际应用中,应当根据性能要求采用与之相适应的控制策略,不可千篇一律,这也正体现了SRM控制灵活的一面。

　　3)SRD发展到今天,在控制策略方面虽已取得了很多非常有用的成果,但是仍然很不完善,仍然存在许多问题待解决,而且尚未形成完善的SRM控制理论。通过前面的综述,可以发现,今后很长一段时间内,关于SRM控制策略的研究应主要围绕以下几个方面展开:

　　①从控制角度继续加强研究,以减小转矩脉动、降低噪声;

　　②研究具有较高动态性能,算法简单,能抑制参数变化、扰动及各种不确定性干扰的SRM新型控制策略;

　　③研究具有智能控制方法的SRM新型控制策略及其分析、设计理论。

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