基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)無速度傳感器永磁同步電機(jī)控制

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1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)無速度傳感器永磁同步電機(jī)控制作者姓名：徐小龍指導(dǎo)教師：王迎春單位名稱：東北大學(xué)專業(yè)名稱：電氣工程及其自動化東北大學(xué)2013年6月NeuralNetwork-BasedAdaptiveSensor-lessControlofPermanentMagnetSynchronousMachinesbyXuXiaolongSupervisor:AssociateProfessorWangYingchunNortheasternUniversityJune2013畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書畢業(yè)設(shè)計（論文）題目：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)無速度傳感器永磁同步電機(jī)控制設(shè)計(論文)

2、的基本內(nèi)容：(1)了解系統(tǒng)研究背景意義，分析項目功能需求。(2)設(shè)計永磁同步電機(jī)的SVPWM的矢量控制，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制建立無傳感器控制系統(tǒng)。本系統(tǒng)應(yīng)實現(xiàn)在無傳感器的條件下，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制永磁同步電機(jī)的目的。(3)總結(jié)歸納，對系統(tǒng)進(jìn)行仿真，分析實驗結(jié)果。畢業(yè)設(shè)計（論文）專題部分：題目：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　設(shè)計或論文專題的基本內(nèi)容：學(xué)生接受畢業(yè)設(shè)計（論文）題目日期　　　　　　　　　　　　　第　1　周指導(dǎo)教師簽字：2013年　3　月　5　日基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)無速度傳感器永磁同步電機(jī)控制摘要永磁同步電機(jī)具有效率高、功率

3、密度大、轉(zhuǎn)子參數(shù)可調(diào)等優(yōu)點，因此在工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域中有著較好的發(fā)展。但是由于永磁同步電機(jī)在調(diào)速系統(tǒng)中傳統(tǒng)的機(jī)械傳感器存在著可靠性低、成本高、維護(hù)復(fù)雜等諸多問題，并且其控制系統(tǒng)是一個強(qiáng)非線性、時變和多變量的系統(tǒng)，使得永磁同步電機(jī)在要求高精度的環(huán)境中不能很好的工作，因此本文主要研究在無傳感器條件下利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)系統(tǒng)控制永磁同步電機(jī)的策略方法，這種控制方法具有不依賴被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，同時對外界的變化具有學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性以及魯棒性等特點。本文中，首先分析并推導(dǎo)出永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)空間坐標(biāo)變換理論，將三相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到兩項旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中，由此得到永磁同步電機(jī)在兩

4、項旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型及其相應(yīng)的運動方程。再根據(jù)空間矢量脈寬調(diào)制原理，利用空間矢量電壓得到六路PWM信號，經(jīng)由逆變器，得到所需要的驅(qū)動信號驅(qū)動永磁同步電機(jī)。然后在矢量控制的基礎(chǔ)上，采用模型參考自適應(yīng)控制方法設(shè)計了速度控制器，通過自身調(diào)節(jié)參數(shù)，降低誤差，使輸出達(dá)到期望值。接著設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值變化規(guī)律，保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計永磁同步電機(jī)的控制系統(tǒng)，并運用李雅普諾夫函數(shù)證明整個系統(tǒng)的全局誤差有界，可以使其對速度的追蹤達(dá)到理想的效果。最后，利用MATLAB建立所需要的各個子模塊，輸入合適的參數(shù)值，對整個系統(tǒng)進(jìn)行仿真得到仿真圖形，分析數(shù)據(jù)得出結(jié)論。關(guān)鍵詞：永磁

5、同步電機(jī)，無速度傳感器控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自適應(yīng)控制NeuralNetwork-BasedAdaptiveSensor-lessControlofPermanentMagnetSynchronousMachinesAbstractPermanentmagnetsynchronousmachines(PMSM)havegoodprospectsinvariousapplicationsareasofindustrialproductionbecauseofhighefficiencyandenergydensity.However,inthePMSMspeedcontrolsys

6、tem，therearesomeproblemsinthetraditionalmechanicalsensor,suchasmakingthesystemreliabilityworse，costsincreasedandmaintenancecomplex．Atthesametime,sincethesystemisastronglynonlinear,time-varyingandmultivariablesystem，thepermanentmagnetsynchronousmotordoesnotworkwellinthehigh-precisionenviron

7、ment.Inthispaper,anadaptiveneuralnetworksensor-lesscontrolschemeisstudiedforpermanentmagnetsynchronousmachines.Thiscontrolmethoddoesnotdependontheexactmathematicalmodelofcontrolledobject,andhaslearning,adaptabilityandrobustnesscharacteristicsunderthechangingci