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《模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、太原理工大學碩士研究生學位論文模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用摘要直接轉(zhuǎn)矩控帶lj(DirectTorqueControl，DTC)系統(tǒng)利用空間矢量的分析方法，在定子坐標系下計算、控制交流電動機的磁鏈和轉(zhuǎn)矩，直接跟蹤定子磁鏈和轉(zhuǎn)矩。借助于離散的兩點式調(diào)節(jié)(Bang．Bang控制)產(chǎn)生PWM信號，采用定子磁場定向?qū)δ孀兤鞯拈_關(guān)狀態(tài)進行最佳控制，以獲得高動態(tài)性能的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)。作為一種新的理論，直接轉(zhuǎn)矩控制理論和技術(shù)既有許多優(yōu)點，又有其不完善之處，成為了當今世界研究的熱點之一。通過對異步電動機數(shù)學模型的研究，為克服傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制方法中無法根據(jù)轉(zhuǎn)矩、磁鏈的大
2、小程度選擇合適的電壓矢量這一缺點，本文采用了模糊控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的轉(zhuǎn)矩磁鏈兩點式控制，詳細給出設(shè)計方法和推理規(guī)則。為避免傳統(tǒng)模糊控制方法中隸屬函數(shù)的選取過于依賴專家經(jīng)驗的缺點，采用了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化隸屬度函數(shù)，為了解決模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習問題，采用了“軟最大”算子，全面綜合考慮了轉(zhuǎn)矩誤差的大小程度，實現(xiàn)了大誤差大調(diào)節(jié)、小誤差精調(diào)節(jié)的策略。仿真結(jié)果表明，該方法在穩(wěn)態(tài)時定子磁鏈軌跡非常接近期望的圓形。改善直接轉(zhuǎn)矩控制效果的關(guān)鍵在于對開關(guān)狀態(tài)選擇器的控制，而開太原理l：人學碩十研究生學何論文關(guān)狀態(tài)只取決轉(zhuǎn)矩誤差、磁通誤差、磁通角誤差，與感應(yīng)電機的參數(shù)無關(guān)。因此，可以通過神
3、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行脫機訓練，只要訓練完畢神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就不需要知道感應(yīng)電機的任何參數(shù)以及參數(shù)變化，所以在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決問題的有效途徑之一。為了驗證所設(shè)計的異步電動機直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的可行性，通過MATLAB構(gòu)建了直接轉(zhuǎn)矩控制仿真系統(tǒng)，對直接轉(zhuǎn)矩控制方法的特點及其存在的問題進行了研究。實驗結(jié)果顯示，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于直接轉(zhuǎn)矩控制，使其具有了良好的動、靜態(tài)性和更快的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度關(guān)鍵詞：直接轉(zhuǎn)矩控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法，模糊推理太原理工大學碩士研究生學位論文RESEARCHCINF【堙ZYNEURAI，hIETWORKANDnl’SAPPLICATION
4、SINDIRECTTORQUECONTROLABSTRACTThefluxandtorqueofstatorofasynchronousmachinealedirectlytracked，calculatedandcontrolledinthestator-orientedcoordinates，usingthemethodofspacevector．ThesignalofPWMisbuiltbydimofthediscreteband—bandadjustmentinordertocontroloptimallythestateoftheswitchesofin
5、verterandgettheoptimalsystem’Sdynamicandstaticresponse．ThetheoryandtechnologyofDTChavealotofadvantages；however,therearesomeunperfectedaspectsasanewtheorythatmakesDTConeoftheresearchhotpoints．Byresearchingtheasynchronousmotordrivenmachine，changingthewaysofadjustingstatorfluxcanbetterth
6、edisadvantagesofconventionalandmeettherequestofexpectedsystem，besides，whichmakesthestatorfluxaapproximatecircle．Fuzzyneuralnetworkcontroller’SapplicationinDTCconventionalcontrolsystemcanimprovethetorqueresponsegreatly．ThekeyofimprovingDTCistheswitchstateselectivecontroller．Andtheswitc
7、hdependsonthetoqueerror,fluxerror,andfluxangle．IthasIII太原理I：人學碩t研究生中付論文nothingtodowiththeparametersofACmotormachines．ThereforeneuralnetworkisaneffectivewaytobetterDTCbecauseitcanimprovethecontrolsystemwithouton—linetraining．Inordertorealizethecombinationoftheintelligentcontrolmethodsa
8、ndDTC
