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《天津大学》 2006年
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开关磁阻电动机非线性建模及其高性能系统研究

蔡燕  
【摘要】: 开关磁阻电动机(SRM)磁路存在着严重的饱和非线性,其电磁特性描述直接影响到电机的分析、设计与应用,测取SRM准确的磁链特性和转矩特性,是实现SRM准确建模和SRD系统高性能控制的重要依据。本文利用间接磁链测量原理,设计了基于DSP(数字信号处理器)的SRM特性检测装置,下位机由TMS320F240采集数据,通讯传输给上位机,上位机用VB程序接收数据,并在MATLAB环境下计算、分析、绘图,得到了SRM样机的磁链、电感、转矩特性。 建立SRM的准确非线性模型是提高其调速系统性能的关键。在实测样机数据基础上,基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM非线性模型。该网络模型训练收敛快、泛化能力强,且网络规模小,便于实时控制。通过比较几种SRM模型,显示出所建神经网络模型优越。并在MATLAB环境下,建立了SRD系统的整体动态仿真模型。为实现系统参数优化,控制策略研究,系统动、静态性能分析,创造了条件。将仿真计算结果与实验波形比较,验证了该动态模型的有效性。 转矩脉动严重是SRM的突出问题,对此,设计了基于优化电流波形的瞬时转矩控制方案,建立了SRM神经网络转矩逆模型,通过优化电流波形,实现了减小转矩脉动控制。仿真结果证明,该控制方法有效地减小了转矩脉动。本文在研究了续流方式及开通角、关断角对系统效率影响的基础上,提出了既能减小转矩脉动又能优化效率的SRD高性能系统,仿真结果验证了该方案的有效性。 SRD是一个多变量,强耦合的非线性系统,在不同的控制方式下,其参数和结构都是变化的。采用固定参数的PI调节器无法得到很理想的动态性能指标。本文将模糊控制引入SRD系统中,用以改善系统的动态性能。并在此基础上,针对常规模糊控制存在稳态误差问题,提出采用可变论域的模糊控制,在规则形式不变的前提下,论域随着误差变小而收缩,适合于SRD高精度控制。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM352

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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【参考文献】
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 邹东坡;开关磁阻电机无位置传感器起动和低速算法的研究[D];南京航空航天大学;2012年
2 王广洲;开关磁阻电机低速阶段转矩脉动抑制的研究[D];西安科技大学;2012年
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 葛宝明;交流传动系统的新型控制策略[D];浙江大学;2000年
【相似文献】
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10 周素莹;林辉;;基于RBF网络的开关磁阻电动机自适应滑模控制[J];微特电机;2011年07期
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6 胡亭亮;朱纪洪;胡春华;孙增圻;;基于神经网络的直接自适应飞行控制[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
7 张利军;贾鹤鸣;金鸿章;王显峰;;基于神经网络的船舶航向自适应输出反馈控制设计[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
8 王聪慧;张根宝;;配浆过程神经内模优化控制器的研究设计[A];中国计量协会冶金分会2009年年会论文集[C];2009年
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10 曾龙汉;代睿;黄剑;游军;;智能控制技术在无刷直流电机控制系统中的应用[A];2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集[C];2008年
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5 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
6 朗讯(中国)科技有限公司 郝占军;统一TMM提高PHS网络优化效率[N];科技日报;2004年
7 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
8 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
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10 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡燕;开关磁阻电动机非线性建模及其高性能系统研究[D];天津大学;2006年
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3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
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7 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
8 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
9 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
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4 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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