人工心脏泵电机转子位置估计方法研究

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根据近些年的相关数据表明,心脏功能衰竭病人的增长速度越来越快,死亡率也逐年增长,这是由于心脏的特殊性而导致其治疗方法困难重重,而心脏移植是一种有效方法。人工心脏泵可以有效解决供体不足的问题,挽救许多晚期心脏病人的生命,已经成为治疗心脏病的有效方法。无刷直流电机因为体积小、重量轻、效率高、运行可靠等优点在各个领域都被普遍采用。本文采用的是轴流式心脏泵,旋转叶轮和永磁体一体化的设计,使永磁体可以带动叶片转动,从而推动血液流动。获取转子位置信息作为心脏泵电机控制的重要环节,也被广泛研究。由于人工心脏泵特殊的工作环境以及对可植入性的高要求,本文采用的是无位置传感器的电机控制策略,用智能控制的方法来估计转子位置。主要工作有:(1)对人体血液循环系统进行研究,主要包括人体血液循环机制,自然心脏工作机制,找出了心率和电机转速之间的关系,为下一步的研究工作奠定生理基础。同时对心脏泵电机的结构组成、工作原理及数学模型进行了介绍分析。(2)传统的反电势过零法采用的是相反电势过零法,这需要构造电机的中性点,造成误差,因此本文采用的是线反电势过零法,减少了外围电路的复杂性。通过仿真结果验证了“线反电势过零点即电机换相点”这一结论。(3)针对传统滑模的相位延迟问题设计了终端滑模观测器,不仅省去了传统滑模观测器中低通滤波器的使用,减小了因相位延迟而导致的换相误差,还加快了其收敛速度,实现更好的跟踪精度和控制性能。仿真结果对比表明,终端滑模观测器能更准确的观测电机转子位置,减小相位延迟,降低抖振。(4)为了克服参数不确定性及外部干扰的影响,本文还设计了RBF神经网络终端滑模观测器,首先引入了终端滑模面,具有快速收敛性和良好观测精度,减少了相位滞后问题;其次采用RBF神经网络来设计观测器的控制策略,将滑模变量作为神经网络输入,输出即为控制策略,简化了控制结构。RBF终端滑模观测器将RBF控制与终端滑模控制的优点紧密结合,优化了控制信号,削弱了抖振现象。仿真实验模拟人体在不同心率下的电机转速,结果表明:与终端滑模观测器相比,RBF终端滑模观测器的线反电势曲线更加平滑准确,转速误差估计较小,性能更好,并且随着心率增加,电机转速实现了快速调整,具有良好的动态性能,与人体的生理调节机制相符。
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