基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應電機矢量控制系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，隨著電力電子器件、微處理器和電機控制理論的飛速發(fā)展，感應電機在運動控制中得到了廣泛應用，與此同時，人們對其性能要求也越來越高。一方面，由于感應電機矢量控制系統(tǒng)會受電機參數(shù)變化以及外部負載擾動等因素的影響，單純采用傳統(tǒng)控制方法難以滿足高性能的控制要求，因此需要謀求新的控制策略以使系統(tǒng)對這類影響具有較好的魯棒性。另一方面，在轉(zhuǎn)速閉環(huán)控制的高性能感應電機矢量控制系統(tǒng)中，速度傳感器的安裝給系統(tǒng)帶來了一些不利的影響。研究無速度傳感器控制系

2、統(tǒng)并改善其性能，成為交流傳動領(lǐng)域的研究熱點。本文考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性、復雜系統(tǒng)以及不確定系統(tǒng)的控制與辨識方面優(yōu)越的性能，將它分別與PI控制以及模型參考自適應控制相結(jié)合，應用到感應電機有速度傳感器和無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)中，改善了系統(tǒng)的性能。主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴在有速度傳感器矢量控制系統(tǒng)中，為解決在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生較大變化等情況時，采用常規(guī)PI控制器難以獲得滿意的控制性能的問題、減輕系統(tǒng)參數(shù)變化和外部負載擾動對系統(tǒng)產(chǎn)生的不良影

3、響，本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和矢量控制系統(tǒng)的特點，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論分別與PI控制和模型參考自適應控制相結(jié)合，組成了具有自適應能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI速度控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考補償控制器，實現(xiàn)了矢量控制系統(tǒng)對電機參數(shù)及負載轉(zhuǎn)矩等的自適應控制。
　　 ⑵在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考補償控制器的具體應用中，為提高網(wǎng)絡(luò)的映射能力和矢量控制系統(tǒng)的動態(tài)響應能力，本文在控制器中采用三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并用廣義PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應算法修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，采用這種算法在

4、一定程度上加快了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。
　　 ⑶在無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)中，探討了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器的磁鏈觀測方法、定子電阻在線辨識方法和轉(zhuǎn)速估算方法。在轉(zhuǎn)子磁場定向的無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)中，為保證矢量解耦控制的有效實現(xiàn)，需要進行精確的磁場定向。在眾多磁通觀測方法中，轉(zhuǎn)子磁鏈的電壓模型和電流模型各有優(yōu)缺點且在很多方面具有互補性，因此很多方法利用電壓-電流組合模型進行磁鏈觀測。本文在靜止坐標系下，探討了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制

5、器的電壓-電流組合模型閉環(huán)磁通觀測方法，通過電流模型對電壓模型的自適應修正作用將二者結(jié)合起來完成轉(zhuǎn)子磁鏈的觀測過程，解決了電壓模型觀測器的不穩(wěn)定問題。
　　 ⑷在組合模型閉環(huán)磁鏈觀測器中，隨溫度變化的定子電阻變化會直接影響轉(zhuǎn)子磁鏈的觀測效果，進而影響轉(zhuǎn)速的控制精度，破壞系統(tǒng)的性能。為此，本文探討了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器實現(xiàn)的定子電阻在線辨識方法，通過定子電阻在線辨識提高了轉(zhuǎn)速控制精度。在無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的核心問題——轉(zhuǎn)速估

6、算環(huán)節(jié)中，為改進基于PI控制作用構(gòu)造轉(zhuǎn)速信號的系統(tǒng)的性能，本文探討了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器的轉(zhuǎn)速估算方法。該方法將定參數(shù)PI調(diào)節(jié)器的PI參數(shù)直接作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，在輸入偏差變化時，通過對權(quán)值PI參數(shù)的自適應調(diào)整，加快了系統(tǒng)的收斂速度、減小了超調(diào)量和穩(wěn)定時間。
　　 ⑸在基于TMS320F2808的感應電機矢量控制系統(tǒng)實驗平臺上，進行了有速度傳感器和無速度傳感器矢量控制實驗。在有速度傳感器矢量控制實驗中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI速度控