基于灰色预测模型的无刷直流电机控制与故障诊断

摘要

为增强无刷直流电机调速系统的鲁棒性，减小逆变器晶体管开路产生的危害，提出一种基于离散灰色预测模型(（discrete grey predition model, DGM）(1,1)的无刷直流电机（brushless DC motor, BLDC）控制和故障诊断策略。首先，通过DGM（1,1）对BLDC的转速值和三相电流值进行预测；其次，将BLDC转速的预测值和真实值反馈到速度比例积分（proportional integral, PI）环，不断修正比例系数K_P、积分系数K_i,进行BLDC的调速控制；然后，根据dq轴获取的三相期望电流值与DGM（1,1）得到的预测电流值进行逆变器晶体管的开路故障检测与定位；最后，在MATLAB平台上搭建了仿真模型进行实验验证。研究结果表明：DGM（1,1）可实现对BLDC较好的调速控制，从达到额定转速到转速稳定需要0.002 s;同时，能够在故障发生时的0.036 s内反应故障，具有较好故障诊断效果。所提策略显著提升了BLDC调速控制的快速性和稳定性，同时可实现对逆变器晶体管开路故障的快速、准确诊断。

关键词

无刷直流电机 / 离散灰色预测模型 / 自适应PI / 故障诊断