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基于对角递归神经网络永磁同步电机无传感器控制研究

陈大明  
【摘要】: 人工神经网络控制为代表的智能控制方法为提高交流调速系统性能提供了有效的控制方法。把智能控制和矢量控制相结合,成为国内外驱动控制领域研究的热点之一,因此,针对对角递归神经网络永磁同步电机(PMSM)无传感器控制研究具有重要意义。 本文在模型观测器原理的基础上提出了一种把对角递归神经网络应用于永磁同步电机无传感器矢量控制系统的控制策略。建立PMSM的数学模型,对基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)的永磁直线同步电动机的矢量控制系统进行了仿真分析。文中首先从理论上对永磁同步电机无传感器矢量控制原理进行了相关的阐述,然后对对角递归神经网络观测器原理做了详细分析。在深入分析神经网络原理基础上,重点在于把对角递归神经网络控制和无传感器控制相结合以设计性能优良的调速系统。针对目前神经网络应用于自动控制系统的实用性方法,设计研究了神经网络位置控制器。该神经网络位置控制器对永磁同步电机的转子位置和转速进行了实时在线估计。根据所选取的电机模型,利用预测的直轴和交轴电流作为反馈量,调整神经网络的权值,实现神经网络在线学习和调整。MATLAB环境下进行的系统仿真表明,该方法具有较好的转子位置跟踪特性和转速跟踪特性,同时系统具有较强的抗负载扰动性能和控制性能,完全能够满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求。


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