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《西南交通大学》 2005年
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基于神经网络自校正矢量控制系统的研究

胡鹏  
【摘要】:磁场定向矢量控制系统是交流传动领域中一个重要的研究课题。与直流电机类似,它的根本任务在于将转子磁场和力矩电流解耦。这种解耦是依靠对电机参数的估计来实现的。相应的定子电流也分解成励磁分量和转矩分量独立进行控制。实际的磁场定向控制系统要求准确的知道电机的参数,但是,有些参数并不能够直接的测量。而对于磁场定向控制系统来说,最大的缺点是对电机参数的敏感性,尤其是电机的转子时间常数。当转子时间常数估计不准确时会影响电机的运行性能。因此,实际系统中对电机参数进行观测是必需的。 另一方面,基于神经网络的控制器提供了一种解决复杂问题的有效方法。神经网络也成功的应用于模式识别、语音处理、控制和辨识等广泛领域。 本文从矢量控制的基本原理和控制方程出发,首先分析了电机参数变化对系统性能的影响,然后将神经网络理论应用到矢量控制系统中,根据电机参数和瞬时无功功率的关系,构造了相应的神经网络对电机参数进行辨识,并将辨识结果用于参数的自校正。仿真结果表明这种控制策略在电机的矢量控制中是可行的。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TM921.5

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