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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的多電機(jī)同步控制》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要交流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)是典型的多變量、非線性、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，要找到合適的描述模型幾乎是不可能的。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型，只要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線或離線的訓(xùn)練，利用訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行設(shè)計即可。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力、并行處理能力和本質(zhì)非線性，因此對非線性和不確定系統(tǒng)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的控制器將具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力、更好的實時性和魯棒性。本課題采用構(gòu)建實物比例模型的方法進(jìn)行實驗，運用張力傳感器進(jìn)行張力的檢測，為了解決張力采樣受機(jī)械震動的影響比較大的缺點，需要對張力采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。應(yīng)用逆系統(tǒng)理論對模型進(jìn)行解耦及線性化。根
2、據(jù)兩電機(jī)同步系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行理論分析，‘證明系統(tǒng)的可逆性，并求出其相對階數(shù)。逆系統(tǒng)方法是基于逆系統(tǒng)將原系統(tǒng)線性化和解耦成偽線性系統(tǒng)，再對已經(jīng)線性化和解耦的系統(tǒng)設(shè)計附加閉環(huán)控制器進(jìn)行復(fù)合控制的方法。所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器訓(xùn)練收斂后在線運行時，不需要被控對象的模型，而只需直接對被控對象進(jìn)行控制。實驗結(jié)果表明：所設(shè)計的控制方法成功實現(xiàn)了速度與張力間的完全解耦，且系統(tǒng)變頻器工作方式不同時(恒壓頻比或矢量控制方式)，在不改變控制結(jié)構(gòu)和控制器參數(shù)的情況下，可以獲得相同的控制效果。實驗證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法較傳統(tǒng)PID控制優(yōu)越。經(jīng)過濾波處理后的張力波形比較平穩(wěn)，克服了
3、張力受機(jī)械震動和現(xiàn)場隨機(jī)擾動的影響。本文提出的控制方法適用于許多工業(yè)控制場合，具有良好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：多電機(jī)同步系統(tǒng)；速度；張力控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；逆系統(tǒng)；AbstractMulti-motorsynchronoussystemiswithstrongcouplingandnonlinearity．descriptionmodel．Theneuralnetworkacomplexsystem．ItisamultivariableoneItisalmostimpossibletofindoutthefitcontrolstrategydivorcesthege
4、nerationofcontrolsignalfromtheplantmodel．Thedesignonlybasedontheresultofon-lineorout-linelearningthroughtheneuralnetwork．Theneuralnetworkcontrollershowbetterperformancesandstrongrobustnessduetodoughtyadaptabilityessentialnonlinearandtheabilityofparalleldisposing．Theexperimentbasedo
5、naconstructionofpracticalmodelinthispaper,usingatensionsensorsurveythetension．Inordertosettletheinfluencebythevibratingofmachine，thesamplingdataneedsfilterthewaves(ofcertainfrequencies)．Thelinearizationanddecouplingofthemodelisbasedonthetheoriesofinversesvstem．Theanalysisoftheories
6、accordingtotwomotorsmathematicsmodelsoftllesynchronoussystem，provethatthesystemisreversibilityandworkoutitsoppositesteps．Themethodofinversesystemistofabricatelinearsystembasedon廿lelinearizationanddecouplingoforiginalsystem．Thecompositecontrolofthefakelinearsystemistodesignappendedc
7、ontrollerofclosedloop．Aftertheconvergentelearning，theneuralnetworkcontrollerCallstraighttocontroltheobjectwithoutthemodel．Theresultoftheexperimentindicates：themethodofthispaperSucceSSfullyachievedfulldeeouplingofvelocityandtension．Thesameeffectunderthedi虢rentmodeoftransducerCanbeob
8、tainedwithoutchangingtheco
