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基于维纳模型的定子磁链观测方法的研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 直接转矩控制的发展与研究现状

1.3 定子磁链观测方法的研究现状

1.3.1 开环类磁链观测方法

1.3.2 闭环类磁链观测方法

1.4 本文主要的研究内容

第二章 DTC中的定子磁链计算的基本原理

2.1 异步电机的数学模型

2.2 直接转矩控制系统与磁链控制

2.2.1 直接转矩系统

2.2.2 定子磁链控制

2.3 定子磁链观测的三种模型

2.3.1 u-i模型

2.3.2 i-n模型

2.3.3 u-n模型

2.4 本章小结

第三章 基于维纳模型的定子磁链观测方法研究

3.1 低通滤波器代替纯积分器的理论分析

3.2 定子磁链观测方法的新思路

3.3 维纳模型原理

3.4 基于维纳模型的定子磁链观测器

3.5 本章小结

第四章 基于维纳模型的定子磁链观测器的改进与优化研究

4.1 动态线性环节的改进

4.1.1 截止频率的选择

4.1.2 动态线性环节的改进

4.2 静态非线性环节的优化

4.2.1 BP神经网络与其局限性

4.2.2 粒子群算法

4.2.3 粒子群优化的BP神经网络

4.3 改进后的基于维纳模型的定子磁链观测器

4.4 本章小结

第五章 定子磁链观测方法的仿真研究

5.1 直接转矩仿真模型的建立

5.2 神经网络训练与对比

5.3 基于维纳模型定子磁链观测器的仿真结果与分析

5.3.1 两种观测器稳态效果的仿真比较

5.3.2 两种观测器动态效果的仿真比较

5.3.2 对直流偏移量的处理结果对比

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的学术论文

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摘要

直接转矩控制技术广泛的应用于交流调速系统,因为它有着控制结构简单、转矩响应快、鲁棒性强等特点,是继矢量控制技术之后发展起来的一种新的高性能交流调速方法。定子磁链准确观测对高性能直接转矩控制至关重要。本论文在这方面进行了部分研究工作,本文主要研究的内容如下:
  1、提出基于低通滤波器和静态神经网络串联而成的维纳模型的定子磁链观测器。鉴于已有方法中纯积分器易受到初始误差和直流偏移的影响、单纯的低通滤波器又会给定子磁链观测带来相位偏差和幅值衰减、静态神经网络无法很好地描述动态系统等问题。提出利用维纳模型能描述一般动态非线性系统的特性,结合低通滤波器以及神经网络的优点,构造低通滤波器与神经网络串联而成的维纳模型定子磁链观测器。
  2、在维纳模型定子磁链观测器基础上,对维纳模型中线性动态环节中的低通滤波器进行改进研究。已有改进方法中低通滤波器中的固定的截止频率会导致系统运行在截止频率附近时磁链观测误差变大。本文在分析了最佳截止频率与转速的关系后,在线性动态环节中将多个含有不同速度段的最佳截止频率的低通滤波器并联,达到了全速范围都能以较高精度准确观测定子磁链的目的。
  3、将粒子群算法优化神经网络的方法,应用到了维纳模型定子磁链观测器中,提高了定子磁链观测器的精度。静态环节中神经网络存在初始权值和阈值的选择存在随机性的问题。故采用粒子群算法对其优化。本文通过实验采集数据来训练维纳模型定子磁链观测器中的神经网络,实验结果证明了该方法的有效性。
  4、在MATLAB7.13/Simulink环境下,将基于维纳模型的定子磁链观测器以及改进方法应用到直接转矩控制系统,分别搭建仿真模型。从稳态、动态、低速三个方面来对比改进前后的直接转矩控制定子磁链观测效果,并对两者对直流偏移量的处理结果做了对比分析,结果证明改进后的维纳模型定子磁链观测器,动静态性能良好,在全速范围内实现了较高的磁链观测精度,并有较强的鲁棒性。

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