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文檔簡介
1、本文以轉(zhuǎn)子磁場定向控制的異步電動機調(diào)速系統(tǒng)為研究對象,以提高系統(tǒng)的動態(tài)響應和魯棒性為主要目標,研究和建立轉(zhuǎn)子電阻等參數(shù)變化情況下的異步電動機動態(tài)數(shù)學模型,以及基于此動態(tài)數(shù)學模型的參數(shù)辨識、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、非線性控制和自適應控制等控制策略、控制結(jié)構和控制技術。1.在實時控制中,參數(shù)在線辨識算法的復雜程度直接影響系統(tǒng)控制的實時性和動態(tài)性能,而參數(shù)變化情況下系統(tǒng)的數(shù)學模型,不僅能夠用于分析參數(shù)變化對系統(tǒng)性能的影響,而且對提高辨
2、識算法的快速性和準確性有重要的作用。為此本文在異步電機動態(tài)數(shù)學模型基礎上,應用狀態(tài)增量的方法,研究、推導和建立了異步電機轉(zhuǎn)子電阻和電感變化情況下的數(shù)學模型,并應用該模型分析了參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。模型以Laplace算子的傳遞函數(shù)形式表示,具有結(jié)構簡單、物理概念清晰、使用方便等特點,為研究分析電機轉(zhuǎn)子電阻等參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響和參數(shù)辨識等提供了一種新的簡單實用的方法。2.應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法,在所建立的狀態(tài)增量型動態(tài)數(shù)學模型研究的基礎
3、上,提出了轉(zhuǎn)子電阻、系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量、粘性摩擦系數(shù)和負載轉(zhuǎn)矩的辨識方法,在此基礎上通過在前向通道串入一個校正裝置的方法,提出了轉(zhuǎn)子電阻和負載轉(zhuǎn)矩擾動影響的補償和校正的方案,辨識方法和校正方案具有結(jié)構簡單、使用方便的優(yōu)點。同時應用非線性控制理論,還提出了一種轉(zhuǎn)子電阻和負載轉(zhuǎn)矩參數(shù)辨識的方法,在此基礎上設計和建立了非線性控制器和自適應控制系統(tǒng),實現(xiàn)了良好的系統(tǒng)跟蹤響應性能。3.提出了一種以轉(zhuǎn)矩電流為指導值和目標函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案,建立了考慮
4、轉(zhuǎn)子電阻變化情況下進行補償控制的系統(tǒng)。在建立輸出參考模型和教師指導控制器的基礎上,推導和建立了以轉(zhuǎn)矩電流為目標函數(shù)和以電機輸出轉(zhuǎn)速為目標函數(shù)的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案的計算控制算法,在電機的動態(tài)響應和參數(shù)變化對系統(tǒng)的影響方面進行了研究分析。計算機仿真結(jié)果證明,轉(zhuǎn)子電阻補償器能有效地改善控制系統(tǒng)的動態(tài)響應,以轉(zhuǎn)矩電流為指導值和目標函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案具有速度響應快、跟蹤性能好和魯棒性強等優(yōu)點。4.提出了一種基于教師值指導和隸屬函數(shù)參數(shù)自調(diào)整
5、、以電機轉(zhuǎn)矩電流誤差為目標函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器以及考慮轉(zhuǎn)子電阻變化影響補償控制的控制系統(tǒng),建立了隸屬函數(shù)的中心點參數(shù)和寬度參數(shù)的調(diào)整算法,對參數(shù)變化情況下系統(tǒng)的動態(tài)性能進行了分析研究。計算機仿真結(jié)果證明,該控制系統(tǒng)能有效地抑制參數(shù)變化對系統(tǒng)的影響,以轉(zhuǎn)矩電流為指導值和目標函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案具有較強的魯棒性和較好的速度響應性能。通過計算機仿真,在神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡兩種控制方案下,對基于電機角速度誤差為目標函數(shù)和電機轉(zhuǎn)矩電流
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