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基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究
作 者: 邓娟
导 师: 夏长亮
学 校: 天津大学
专 业: 电机与电器
关键词: 永磁同步电机 BP神经网络 自适应控制 无位置传感器控制 混合算法
分类号: TM341
类 型: 硕士论文
年 份: 2007年
下 载: 397次
引 用: 3次
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内容摘要
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点,在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象,且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统,要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。永磁同步电机调速系统中,位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低,所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强,采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略,建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整,控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明,该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后,将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明,该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度,且估计的转子位置角误差较小、精度较高。文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统,并进行了相应的软硬件设计,为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本,为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-8 第一章 绪论 8-15 1.1 永磁同步电机研究现状和发展方向 8-10 1.1.1 永磁同步电机特点 9 1.1.2 永磁同步电机研究现状和发展方向 9-10 1.2 神经网络控制 10-12 1.3 本课题的选题背景和意义 12-14 1.4 本文所研究的内容及主要工作 14-15 第二章 永磁同步电机调速控制系统 15-24 2.1 永磁同步电机结构 15 2.2 永磁同步电机的数学模型 15-17 2.2.1 ABC 坐标系下模型 15-17 2.3 α-β坐标系下模型 17-21 2.3.1 d-q 坐标系下模型 18-20 2.3.2 永磁同步电机调速控制 20-21 2.4 永磁同步电机矢量控制 21-24 第三章 基于MATLAB 的永磁同步电机仿真模型 24-34 3.1 永磁同步电机空间矢量的算法实现 24-29 3.2 永磁同步电机调速系统仿真模型 29-32 3.2.1 矢量控制模块 29-31 3.2.2 逆变桥模块 31-32 3.3 结果与分析 32-33 3.4 本章小结 33-34 第四章 基于BP 神经网络的永磁同步电机自适应调速控制 34-48 4.1 BP 神经网络的结构和算法 34-36 4.2 基于BP 神经网络的永磁同步电机自适应控制系统 36-43 4.2.1 神经网络辨识器 36-37 4.2.2 BP 算法的神经网络在线辨识 37-40 4.2.3 永磁同步电机自适应控制 40-43 4.3 仿真与分析 43-46 4.4 本章小结 46-48 第五章 混沌神经网络永磁同步电机无位置传感器控制 48-55 5.1 永磁同步电机无位置传感器控制技术 48-49 5.2 永磁同步电机间接转子位置角检测 49-51 5.3 混合神经网络训练方法 51-53 5.3.1 混沌优化 51-52 5.3.2 梯度下降法 52 5.3.3 神经网络离线训练 52-53 5.4 仿真结果及分析 53-54 5.5 本章小结 54-55 第六章 永磁同步电机DSP 调速系统设计 55-63 6.1 控制系统硬件设计 55-58 6.1.1 电流、电压检测和保护电路 56 6.1.2 功率电路 56-57 6.1.3 驱动电路 57 6.1.4 电机转子初始位置确定 57-58 6.1.5 速度和位置检测 58 6.2 控制系统软件设计 58-60 6.2.1 系统主程序 58-59 6.2.2 中断处理子程序 59-60 6.3 实验结果 60-62 6.4 本章小结 62-63 第七章 结论 63-64 参考文献 64-68 发表论文和参加科研情况说明 68-69 致谢 69
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电机 > 交流电机 > 同步电机
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