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免疫算法在交流电机矢量控制中的应用研究

作　者: 杨艳云
导　师: 杜永贵
学　校: 太原理工大学
专　业: 控制工程与控制理论
关键词: 矢量控制免疫算法转子电阻 BP神经网络辨识
分类号: TM34
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 147次
引　用: 4次
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内容摘要

本文主要研究了免疫算法在交流电机矢量控制系统中的应用。智能控制在交流电机矢量控制系统中的应用研究是近年来矢量控制研究的一个热点。免疫算法是受生物免疫系统启示而设计的新型算法，在近十几年发展很快，成为智能控制的一个重要的分支，它已经用于自动控制、故障诊断、模式分类、图像识别、优化设计、机器学习和网络安全性等广泛领域，表现出较卓越的性能和效率，正在受到越来越多研究人员的关注。矢量控制的交流调速系统有其诸多的优良特性，具有广阔的发展和应用前景，但是也存在着如系统结构复杂、非线性和电机参数变化影响系统性能等问题。论文基于以上原因，在查阅大量相关文献和借鉴前人工作经验的基础上，分析了近年来智能控制在现代交流电机矢量控制中的应用的状况后，主要研究利用免疫算法作为优化方法，来实现异步电机矢量控制系统中PID调节器参数的优化。控制器的设计一般是在理想参考模型下离线进行的，但在交流电机运行过程中，温度变化、磁饱和等因素都会导致电机参数变化，参数变化使得实际电机模型中的参数和在理想状况下矢量控制方程中所用参数可能不一致，设计好的控制器无法克服这些扰动带来的影响。所以，就必须在电机运行过程中，对变化参数进行辨识，电机转子电阻变化对系

全文目录

第一章绪论  17-25
  1.1 引言  17-20
  1.2 人工免疫系统  20-22
  1.3 本课题的背景及任务  22-25
    1.3.1 本课题提出的背景  22-23
    1.3.2 本课题的目的及任务  23-25
第二章异步电机的矢量控制  25-41
  2.1 异步电机的数学模型  25-32
    2.1.1 异步电机的非线性数学模型  25-27
    2.1.2 坐标变换和变换矩阵  27-30
    2.1.3 任意二相旋转dq坐标系中的数学模型  30-31
    2.1.4 αβ坐标系中的数学模型  31
    2.1.5 MT坐标系中的异步电机数学模型  31-32
  2.2 矢量控制技术  32-40
    2.2.1 矢量控制原理  32-34
    2.2.2 矢量控制常用方案  34-35
    2.2.3 各种控制方案的总结和比较  35-36
    2.2.4 转子磁场定向的矢量控制  36-39
    2.2.5 转子磁链模型  39-40
  2.3 小结  40-41
第三章人工免疫算法  41-63
  3.1 免疫学的基本理论  41-47
    3.1.1 免疫学的一些基本概念  41-42
    3.1.2 免疫系统的组成及功能  42-43
    3.1.3 免疫应答类型及原理分析  43-47
  3.2 人工免疫系统基本原理  47-48
  3.3 免疫算法  48-62
    3.3.1 免疫算法原理及特点  49-50
    3.3.2 基本免疫算法  50-51
    3.3.3 基于免疫学原理的免疫算法  51-53
    3.3.4 免疫遗传和进化算法  53-60
    3.3.5 免疫遗传算法在控制系统中的应用实例及仿真  60-62
  3.4 小结  62-63
第四章基于免疫遗传算法的矢量控制系统设计  63-82
  4.1 矢量控制的基本环节  63-64
  4.2 矢量控制系统的设计  64-70
    4.2.1 转子磁场定向矢量控制系统传递函数描述  64-65
    4.2.2 磁链调节器的设计  65-67
    4.2.3 转矩调节器的设计  67-68
    4.2.4 转速调节器设计  68-70
  4.3 免疫遗传算法在矢量控制系统中的应用  70-78
    4.3.1 免疫遗传算法与调速系统的优化  70-71
    4.3.2 改进免疫遗传算法的程序实现  71-73
    4.3.3 免疫遗传算法设计转矩调节器和转速调节器的过程  73-78
  4.4 仿真结果  78-82
第五章基于免疫识别的矢量控制系统设计  82-98
  5.1 转子电阻变化对矢量控制的影响  82-84
    5.1.1 转子电阻变化对电机静态性能的影响  83-84
    5.1.2 转子电阻变化对电机动态性能的影响  84
  5.2 基于神经网络的转子电阻识别  84-96
    5.2.1 神经网络的基本结构  85-91
    5.2.2 神经网络辨识特点  91-92
    5.2.3 神经网络辨识器分类  92-93
    5.2.4 基于神经网络的电阻识别  93-96
  5.3 基于电阻识别的矢量控制系统的优化设计  96-98
总结与展望  98-101
参考文献  101-104
附录  104-105
致谢  105-106
攻读硕士学位期间发表的论文目录  106

免疫算法在交流电机矢量控制中的应用研究

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