基于神經網絡磁鏈辨識感應電機DTC系統(tǒng)的研究.pdf

1、直接轉矩控制(DTC)是繼矢量控制之后的一種新型的高性能交流調速傳動控制技術,摒棄了矢量控制中的解耦控制思想,很大程度上解決了矢量控制中計算復雜、特性易受電動機參數變化的影響等一些技術問題,因其控制思想新穎、方法簡單、動靜態(tài)性能優(yōu)越等特點,是目前交流傳動領域的研究熱點之一?；陂_關矢量表查詢方式的傳統(tǒng)DTC系統(tǒng)采用磁鏈和轉矩雙滯環(huán)控制,存在磁鏈、轉矩和電流脈動較大,開關頻率不恒定的問題。
　　 本文在傳統(tǒng)DTC系統(tǒng)的基礎上,采用

2、空間電壓矢量脈寬調制原理,提出了基于神經網絡磁鏈辨識感應電機DTC系統(tǒng)(SVM-DTC)。SVM-DTC控制策略根據轉矩誤差和定子磁鏈誤差借助于空間電壓矢量調制原理實時合成出一個最佳電壓矢量作用于電動機,使得電動機的轉矩和定子磁鏈誤差恰好得到補償,從而減小了電動機的轉矩和磁鏈脈動;采用矢量的對稱調制時,還可以達到開關管的開關頻率恒定的效果、減小了電動機的運行噪聲、電流的正弦度較好。為了提高DTC系統(tǒng)的控制性能,許多學者致力于對定轉子電阻

3、、轉速、定轉子磁鏈等電機參數高精度辨識技術的研究。由于DTC系統(tǒng)是通過對電動機定子磁鏈的控制來實現對電磁轉矩的控制,定子磁鏈的準確辨識是保證DTC系統(tǒng)控制性能的關鍵,基于此原因本文重點研究DTC系統(tǒng)定子磁鏈辨識方法。在對傳統(tǒng)開環(huán)定子磁鏈辨識方法、基于自適應積分器定子磁鏈辨識和基于廣義卡爾曼濾波器閉環(huán)定子磁鏈辨識方法對比分析的基礎上,本文提出了基于神經網絡定子磁鏈辨識方法。該辨識方法采用BP神經網絡,對神經網絡的輸入信號進行了動態(tài)濾波處理

4、,具有學習算法簡單、穩(wěn)定性好、精度高等優(yōu)點,解決了純積分器的初始值和積分飽和問題以及低通濾波器的幅值和相位偏移問題,并且對定子電阻具有很好的魯棒性。本文在MatlabR7.8/Simulink環(huán)境下對基于神經網絡定子磁鏈辨識的感應電機DTC系統(tǒng)進行仿真研究,仿真結果進一步證明神經網絡定子磁鏈辨識精度高穩(wěn)定性好,系統(tǒng)動態(tài)響應良好。最后,本文基于dsPIC6010A控制芯片對感應電機直接轉矩控制系統(tǒng)進行軟硬件設計并進行實驗研究,實驗結果較好