基于群体智能算法的DTC系统参数辨识的应用研究
【摘要】：
本文系统的综述了直接转矩控制系统的发展情况，并对直接转矩控制的基本理论和原理进行详细的介绍。通过实验说明优缺点，进而提出了以神经网络为基础的智能控制方法对直接转矩控制系统中的参数进行辨识，并证明其有效性。
与矢量控制相比，直接转矩控制的主要优点是直接对异步电机的定子磁链和转矩进行控制。本文通过对异步电机数学模型的分析，指出直接转矩控制的关键是根据磁链和转矩的要求，合理地选择定子电压矢量。
通过将智能算法和直接转矩控制理论合理结合，本文改进了直接转矩控制系统中的关键参数观测方法，并对智能算法用于直接转矩控制系统的可行性利用实验方法加以验证：以DSP为主处理芯片构架神经网络，结合转速、转矩等参数对异步电机的磁链进行观测。
基本神经网络存在着收敛速度慢，精度低等缺点，因此本文采用粒子群算法来优化神经网络的权值、阈值运算公式，提高神经网络的收敛速度及精度。粒子群优化算法是基于群体的迭代优化算法。通过粒子群算法优化后的神经网络能够有效、迅速地识别异步电机参数，排除了电机因定子电阻温度等因素变化而引起的控制缺陷。
本文依据神经网络离线训练、在线控制的思想及其具有较强的鲁棒性来建立一种新的电机磁链观测模型。由于改进后的神经网络具有并行计算的能力，因此具有良好的动态响应能力。实验结果证明了该方法的可行性，所以这种模型可以直接作为异步电机调速系统中的磁链反馈量。同时通过实验证明了本文选用的方法对降低定子电阻影响电机转速的不稳定因素有着抑制作用。
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TM921.5
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