基于分类算法的双三相感应电机SVPWM

　　摘要：传统的SVPWM算法，因其涉及较多的扇区判断、三角函数计算和平方根运算，其算法较为复杂。在此首先分析了基于分类算法的SVPWM的基本原理及其在计算效率上的优势。针对双三相感应电机控制的特点，提出基于分类算法的六相逆变器SVPWM控制算法，并进行了实验验证。实验结果验证了该控制算法的有效性。

　　关键词：感应电机；双三相；分类算法；数字信号处理器

　　1 引言

　　多相感应电机交流调速系统具有可靠性高、转矩脉动小、同等电压下功率更大等优点，是大功率交流变频调速的发展方向之一。双三相感应电机控制系统为其典型代表。传统的双三相感应电机SVPWM算法，因涉及较多的扇区判断、三角函数计算和平方根运算，其计算与实现较为复杂。为此，国内外学者研究了大量改进算法。其中，基于人工神经网络的分类算法已经应用在控制系统中，并且取得了较好的效果。其思想是按照预先指定的分类标准，将输入信号通过固定的训练模式进行分类、比较，最终得到较理想的输出特性。

　　此处首先分析了分类算法的SVPWM原理。其次，采用基于分类算法的SVPWM控制算法，搭建了六相逆变器的SVPWM模型，并对其进行了基于DSP的实验验证。

　　2 基于分类算法的SVPWM原理

　　传统的三相VSR电压的作用方式及合成原理如图1所示。

　　

　　定义调制度为：

　　

　　式中：‖ur‖为参考相电压幅值；Udc为逆变器直流母线电压。

　　传统的SVPWM算法较为复杂。分类算法的思想是按照一定的分类标准，将输入参考信号通过固定的训练模式进行分类和比较，并得到较理想的输出特性。由于所有进行分类的网络权值都已知，因此无需对其进行训练。

　　比较网络训练完成后，在输入层输入标幺化的输入参考电压矢量，则该网络中间节点的值为：

　　net=U·W=‖U‖W‖cosθ （2）

　　由于输入矢量和权值矢量均为标幺化，中间节点的值可由上述两个矢量夹角的余弦决定。赢得比较的矢量是最靠近输入矢量的，即比较结果最大的那个中间节点会赢得比较。

　　与传统的SVPWM相比，基于分类算法的SVPWM算法简单、精确。参考电压矢量经过6个线性单元计算后，其结果被送入比较网络进行处

　　理。其中第k个计算单元为：

　　nk=‖ur‖‖uk‖cos（∠ur，uk），k=1，2…6 （3）

　　通过判断计算比较单元的两个最大输出值ni与ni+1，即可确定出用来合成参考电压矢量的基矢量ui与ui+1。式（3）计算ni的方法是非线性的，实际应用中一般采用文献的方法进行线性化处理。综上所述，可得基于分类算法的SVPWM原理框图如图2所示。