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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)感應(yīng)電機(jī)磁鏈觀測及控制》由會員上傳分享，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。
1、江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要本文針對交流感應(yīng)電機(jī)磁鏈觀測問題，在教育部博士點(diǎn)基金的資助下，借助dSPACE仿真實(shí)時系統(tǒng)搭建實(shí)驗(yàn)平臺，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的方法對感應(yīng)電機(jī)磁鏈進(jìn)行觀測研究。文章根據(jù)感應(yīng)電機(jī)數(shù)學(xué)模型，分析了按定子磁場定向控制特點(diǎn)，運(yùn)用電流勵磁分量解耦補(bǔ)償環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了定子磁場定向控制下電機(jī)轉(zhuǎn)速與定子磁鏈間的解耦控制。然后，對比幾種常用的定子磁鏈觀測方法，對定子磁鏈估計算法中存在的純積分問題，提出一種改進(jìn)型定子磁鏈觀測方法。并且在自行設(shè)計、搭建的dSPACE仿真實(shí)時系統(tǒng)交流電機(jī)調(diào)速實(shí)驗(yàn)平臺上，驗(yàn)證了所提
2、出的按定子磁場定向的解耦控制算法，檢驗(yàn)了實(shí)驗(yàn)平臺的可靠性。文章在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、軟測量技術(shù)和逆系統(tǒng)的理論分析的基礎(chǔ)上，采用逆系統(tǒng)方法對感應(yīng)電機(jī)系統(tǒng)的可逆性進(jìn)行了分析，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對任意復(fù)雜非線性函數(shù)的逼近能力，將左逆軟測量技術(shù)與之相結(jié)合提出了針對感應(yīng)電機(jī)磁鏈觀測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)左逆軟測量方法，并給出了構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的具體方法、步驟。最后，在實(shí)驗(yàn)平臺上實(shí)現(xiàn)了針卜對感應(yīng)電機(jī)磁鏈觀測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)左逆軟測量方法，證明了算法的有效▲性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)左逆軟測量方法是解決感應(yīng)電機(jī)磁鏈觀測問題的新嘗試，所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)左逆軟測量模型
3、由若干微分器和一個靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，其中微分器刻畫了軟測量模型的動態(tài)過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文于逼近非線性函數(shù)，描述了磁鏈觀測器的非線性特性，克服了磁鏈觀測中對電機(jī)參數(shù)的依賴，為進(jìn)一步提高感應(yīng)電機(jī)控制性能打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)，并拓寬了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)理論的應(yīng)用范圍。關(guān)鍵詞：感應(yīng)電機(jī)，定子磁場定向控制，解耦控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，逆系統(tǒng)，磁鏈觀測，dSPACE實(shí)驗(yàn)平臺一鼻．江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTSupportedbyDoctoralFundofMinistryofEducationofChina
4、，thepaperfocusesonfluxobservationoftheACinductionmotors．TheexperimentisrealizedontheplatformbasedondSPACEsystembyapplicationoftheartificialneuralnetworks(ANN)inversesystemmethod．Accordingtoamodelofinductionmotors，thecharacteristicofthestatorfluxorientedco
5、ntrolschemeisanalyzed．Adecouplingcontrolstrategyofinductionmotorswithstatorfluxorientationispresented．Withacurrentdecoupler,statorfluxandrotorspeedarecontrolledrespectively．Somepopularstatorfluxobserversareinvestigated．Anewintegrationalgorithmisproposedin
6、thispaper．Inthestatorfluxobserver,amodifiedintegratorbasedontheproposedalgorithmisdevelopedtosolveproblemsassociatedwiththepureintegrator．Finally,thedecouplingcontrolschemewasvalidatedontheplatformwhichwasbasedondSPACEsystem．Theexperimenttestedthereliabil
7、ityoftheplatform．Inthepaper，thetheoriesofANN，soft-sensingtechnologyandinversesystemareanalyzed．Takingfulladvantageofapproximationcapabilityofneuralnetworkstoarbitrarycomplexnonlinearsystem，anANNkR—inversionsoft-sensingmodelisobminedbycooperationANNwithlef
8、t—inversionsoft-sensingtheory．Andthemethodsandthestepsaregiventoconstructthemodel．TheexperimentaboutapplicationofANNIII江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文left—inversionsoft-sensingmodelonfluxobservationoftheinductionmotorwasexecutedonthepla
