矢量控制的交流調速系統(tǒng)調節(jié)器設計與研究.pdf

1、異步電機是一個多變量、非線性強耦合的時變參數(shù)系統(tǒng)，雖然矢量控制技術在一定程度上能使異步電動機得以解耦控制，但是這并不能改變其非線性且具有時變參數(shù)的特點。況且，在交流調速系統(tǒng)實際運行過程中不可預測的干擾很多，所以交流調速系統(tǒng)中調節(jié)器的設計一直是人們研究的焦點。 經典PID控制器已經被廣泛應用于各個控制領域，其參數(shù)整定方法一直是人們在研究的問題，因為這些參數(shù)對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能有很大的影響。到目前為止，交流調速系統(tǒng)中調節(jié)器參數(shù)的

2、整定設計方法仍局限于傳統(tǒng)的工程整定方法。遺傳算法作為一種在搜索、優(yōu)化和機器學習方面提供最優(yōu)解的方法，在近二十年發(fā)展很快，引人注目。論文基于以上原因，在查閱相關文獻和借鑒前人工作經驗的基礎上，針對按轉子磁鏈定向的交流矢量控制系統(tǒng)中調節(jié)器的設計問題，提出了一種新的優(yōu)化設計調節(jié)器的方法。即是利用智能控制理論中的一個分支一遺傳算法，來設計此系統(tǒng)中的轉速調節(jié)器和轉矩調節(jié)器。 為了使設計過程簡單，系統(tǒng)中的磁鏈調節(jié)器仍用傳統(tǒng)工程整定方法進行設

3、計。 但是在利用遺傳算法優(yōu)化設計轉矩調節(jié)器的時候，沒有考慮轉子電阻變化對轉矩觀測值所產生的影響，而且，遺傳算法優(yōu)化設計轉速調節(jié)器和轉矩調節(jié)器只能離線進行，所以設計好的調節(jié)器在線運行的時候，并不能克服由轉子電阻變化帶來的影響；另外，設計磁鏈調節(jié)器的時候，一是未考慮轉子電阻變化對磁鏈觀測值所產生的影響，二是磁鏈調節(jié)器的設計采用的是工程整定方法，所以設計好的磁鏈調節(jié)器在線運行的時候，同樣不能克服由轉子電阻變化帶來的影響。因此，本論文在

4、分析轉子電阻變化對調節(jié)器設計結果的影響的基礎上，提出了為克服這些影響的補償方案。 而在交流電機的實際在線運行中，轉子電阻的變化是未知的，所以，要對受轉子電阻變化影響的環(huán)節(jié)進行補償，就必須在電機運行過程中，對轉子電阻進行辨識。于是，本論文在分析了轉子電阻變化對調節(jié)器設計結果的影響及其補償方案的基礎上，又提出利用神經網絡辨識轉子電阻的思想。人工神經網絡由于具有自組織、自學習、自適應的特點，近些年來在交流調速領域得到了廣泛的應用。而B

5、P神經網絡又因為其成熟的理論方法，更是應用甚廣，同時，人們在應用它的時候也對它的算法作了許多改進。所以本論文就是利用已改進的BP神經網絡來對轉子電阻進行辨識的。 本論文在做仿真研究的時候，首先在沒考慮轉子電阻變化的情況下，對遺傳算法優(yōu)化轉速調節(jié)器和轉矩調節(jié)器進行仿真。仿真結果表明這種設計方法效果較好。然后同樣在沒考慮轉子電阻變化的情況下，對設計好的磁鏈調節(jié)器進行了仿真。接下來論文在考慮轉子電阻變化的情況下，對轉子電阻所產生的對設