基于自调节边界层与RBF神经网络的永磁同步电机无传感器控制方法研究

本研究针对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制中滑模观测器(SMO)的抖振抑制与精度平衡难题，创新性地提出融合自调节边界层与径向基函数(RBF)神经网络的复合控制策略。通过PI调节器动态优化边界层增益k值，设计3-6-1结构RBF网络实时调整PID参数，结合变速积分策略，实现了转子位置观测误差<0.02 rad、转速跟踪误差±1.5 r/min的高精度控制。该研究为高性能电机驱动技术发展提供了理论依据和工程实践参考。

　　

在工业驱动、电动汽车和航空航天领域，永磁同步电机(PMSM)凭借高功率密度和优异能效成为核心动力装置。然而传统PMSM控制依赖机械传感器获取转子位置信息，导致系统成本增加、可靠性降低，在极端环境下易受干扰。为此，无传感器控制技术成为研究热点，其中滑模观测器(SMO)因其强鲁棒性备受关注。但传统SMO采用符号函数导致高频抖振，而固定边界层方法又面临控制精度与抖振抑制的矛盾。更棘手的是，速度环PID参数依赖人工经验，难以适应宽速域和负载突变工况。

为攻克这些技术瓶颈，国内研究人员在《Results in Engineering》发表创新成果。该研究构建了融合自调节边界层与RBF神经网络的复合控制体系：首先采用双曲正切函数替代符号函数，通过PI调节器基于电流误差导数动态优化边界层增益k，使反电动势观测谐波失真降低35%；其次设计3-6-1结构RBF网络，利用梯度下降法更新网络权重、基宽和中心参数，实时辨识系统雅可比信息；最后引入变速积分策略，根据误差阈值调节积分加速度，将负载突变时的转速恢复时间缩短30%。

关键技术方法包括：1) 建立αβ坐标系下SPMSM数学模型；2) 设计基于电流误差导数的边界层自适应机制；3) 构建3输入(参考转速、实际转速、误差)、6隐藏层节点的RBF网络；4) 采用Nesterov加速梯度原理更新网络参数；5) 通过李雅普诺夫函数证明联合系统稳定性。

【主要研究结果】

1. 边界层增益影响机制：通过仿真揭示k值与观测精度的非线性关系，当k∈[1,3]时实现最优平衡，THD从8.5%(k=0.5)降至5.5%(k=5)。
2. RBF-PID改进效果：相比传统PID，改进后的变速积分策略使启动过程超调量降为0%，响应时间缩短64%。
3. 动态性能验证：在1800r/min突加10N·m负载时，转速瞬态跌落仅4r/min，且能在0.009s内恢复稳态。
4. 实验验证：750W电机实验显示，稳态运行时转子位置估计误差<0.5°，三相电流谐波失真显著降低。

研究结论表明，该控制策略通过三个创新点实现突破：1) 边界层增益k与反电动势频率f_e建立自适应关系k(t)=k₀√(1+(f_e(t)/f_c)²)；2) RBF网络权重更新引入动量因子α=0.05和β=0.01，提升参数收敛速度；3) 积分项采用条件激活机制I₁=I₀+ΔI₁。这些创新使系统在保持Lyapunov稳定的前提下，转速跟踪误差较传统SMO降低66%。

该研究的工程价值在于：为PMSM无传感器控制提供了兼顾理论严谨性和工程实用性的解决方案，特别适用于电动汽车驱动等动态工况苛刻场景。理论层面，首次证明了SMO与神经网络PID联合系统的全局稳定性，为复杂机电系统智能控制设计建立了范式。未来研究可进一步探索边界层自适应与神经网络学习率的协同优化机制。