資源描述：
《永磁同步電機(jī)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類(lèi)號(hào)：TM341密級(jí)：公開(kāi)2UDC：621.3編號(hào)：2014314030823河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文永磁同步電機(jī)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制論文作者：劉欣歡學(xué)生類(lèi)別：全日制專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別：工程碩士領(lǐng)域名稱(chēng)：電氣工程指導(dǎo)教師：徐桂芝職稱(chēng)：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofElectricalEngineeringNEURALNETWORKINVERSEBASEDDECOUPLINGCONTROLFORPMSMDRIVESYSTEMbyLiuXinhuanSupervi
2、sor:Prof.XuGuizhiDecember2016摘要永磁同步電機(jī)系統(tǒng)具有強(qiáng)耦合、非線性、多變量等特征，傳統(tǒng)的控制方法僅能實(shí)現(xiàn)較為近似的穩(wěn)態(tài)解耦，同時(shí)對(duì)外界擾動(dòng)、電機(jī)參數(shù)變化很敏感，魯棒性較差，控制性能并不理想。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的魯棒性、自適應(yīng)性、逼近能力以及非線性映射能力，可以對(duì)非線性系統(tǒng)達(dá)到很精準(zhǔn)的逼近，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與逆系統(tǒng)方法相結(jié)合，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制方法。本文在全速域范圍內(nèi)對(duì)永磁同步電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行研究與分析。在建立永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，對(duì)逆系統(tǒng)線性化解耦控制的基本原理進(jìn)行了闡述，并且對(duì)系統(tǒng)的可逆性進(jìn)行了證明。針對(duì)線性化解耦控制策略存在的抗干
3、擾能力差和參數(shù)魯棒性差等缺點(diǎn)，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略。設(shè)計(jì)了基于滑模變結(jié)構(gòu)的附加轉(zhuǎn)速和附加電流控制器，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制器共同對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行閉環(huán)控制，該方法避免了線性化解耦控制策略對(duì)電機(jī)參數(shù)及外界擾動(dòng)敏感、參數(shù)魯棒性差等缺點(diǎn)，具有優(yōu)良的抗擾動(dòng)能力和較好的參數(shù)魯棒性。根據(jù)理論分析的結(jié)果，搭建了永磁同步電機(jī)的控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，將基于復(fù)合控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略分別在基速以下和基速以上兩種工況下應(yīng)用于永磁同步電機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明，在基速以下和基速以上兩種工況下，永磁同步電機(jī)系統(tǒng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制策略下具有優(yōu)良的動(dòng)態(tài)性能和靜態(tài)性能。關(guān)鍵字：永磁同步電機(jī)
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制逆系統(tǒng)解耦控制IABSTRACTPermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)drivesystemhasthefeaturessuchasstrongcoupling,nonlinearandmultivariable.Thetraditionalcontrolmethodcanonlyachieveapproximatesteady-statedecouplingcontrol,andissensitivetoexternaldisturbances,motorparameterchanges.Itsrobustnessi
5、spoorandthecontrolperformanceisnotideal.Neuralnetworkhasstrongrobustness,adaptability,approximationabilityandnonlinearmappingability,andcanachieveveryaccurateapproximationofnonlinearsystem.Inthispaper,aneuralnetworkinversedecouplingcontrolmethodisproposedbasedonthecombinationofneuralnetw
6、orkandinversesystemmethod.Thepermanentmagnetsynchronousmotorsystemisstudiedandanalyzedinthefullspeedrange.Basedonthemathematicalmodelofpermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM),thebasicprincipleofthelinearizeddecouplingcontroloftheinversesystemisdescribed,andthereversibilityofthesystemisprov
7、ed.Aimingatlinearresolvedecouplingcontrolstrategyofpooranti-interferenceabilitypoorrobustnessandparameterfaults,neuralnetworkinversedecouplingcontrolstrategyisproposed.Theadditionalrotationalspeedandtheadditionalcurrentcontrolleraredesignedbasedontheslidingmodevariablestr
