基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流電機(jī)矢量控制技術(shù)研究與仿真.pdf

1、在日常的生產(chǎn)生活中，交流電機(jī)應(yīng)用廣泛，所以對(duì)電機(jī)控制系統(tǒng)的研究是非常有意義的。交流電機(jī)是一個(gè)多變量、非線性強(qiáng)耦合的時(shí)變參數(shù)系統(tǒng)，雖然矢量控制技術(shù)在一定程度上能使異步電動(dòng)機(jī)得以解耦控制，但是這并不能改變其非線性且具有時(shí)變參數(shù)的特點(diǎn)。況且在交流調(diào)速控制系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中不可預(yù)測(cè)的干擾信號(hào)很多，所以系統(tǒng)中調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)一直是人們研究的焦點(diǎn)。 常規(guī)的PID調(diào)節(jié)器以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高，易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)控制領(lǐng)域，但其參數(shù)整

2、定方法一直是人們?cè)谘芯康膯栴}，因?yàn)樵谙到y(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，參數(shù)易于整定，控制效果優(yōu)良。但是當(dāng)被控對(duì)象具有高度非線性和不確定性時(shí)，參數(shù)整定就比較困難，調(diào)節(jié)器很難達(dá)到理想的控制性能指標(biāo)。在近二十年來，為了解決調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì)問題，不少專家學(xué)者利用模糊邏輯理論、遺傳算法等智能算法優(yōu)化整定交流調(diào)速控制系統(tǒng)中調(diào)節(jié)器的參數(shù)。 本文采用一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來整定調(diào)節(jié)器參數(shù)的。相比BP網(wǎng)絡(luò)等，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)被控對(duì)象的模型要求不嚴(yán)格、運(yùn)算速

3、度快、快速局部逼近等優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的交流矢量控制問題，本文給出一種采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來整定調(diào)節(jié)器參數(shù)的方法。 在交流電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行過程中，電機(jī)參數(shù)是時(shí)變的，尤其是轉(zhuǎn)子電阻的變化，而且轉(zhuǎn)子電阻的變化對(duì)采用矢量控制方法來說影響很大。本文以異步鼠籠電機(jī)為被控對(duì)象。首先，分析異步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，通過坐標(biāo)變換和按轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向，將定子電流矢量分解為勵(lì)磁分量和轉(zhuǎn)矩分量，實(shí)現(xiàn)解耦控制。然后，研究如何采用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行轉(zhuǎn)子電阻的辨識(shí)，為后