神经网络交流传动系统自适应控制

摘要

本文主要研究了神经网络在交流电机矢量控制方面的一些应用，探索了神经网络在交流电机矢量控制中应用的一些途径。 为实现矢量控制系统中的速度和磁链的闭环控制，分别推导了电机的转速和磁链与两相静止坐标系下的电机定子电流和定子电压等物理量之间的非线性映射关系，利用BP神经网络实现对转速和磁链的辨识。数字仿真实验验证了在矢量控制系统中应用神经网络进行辨识速度和磁链的有效性，可利用神经网络实现矢量控制中的无速度传感器控制或磁链观测。 为实现对交流电机快速和精确控制，本文基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制。并将此设计应用于由数字信号处理器(DSP)实现的交流电机矢量控制系统中，实验表明此方法设计的控制器结构简单，易于数字化实现，控制系统动态性能良好。 本文还将Hopfield神经网络应用于交流传动系统的自适应控制，通过神经网络来规划交流调速系统的速度控制器动态输出，将Hopfield神经网络控制器代替矢量控制系统中的转速调节器，使速度控制器具有对某些参数变化良好的鲁棒性。对于不可控的负载转矩分量，加入神经网络负载转矩在线跟踪控制器，形成参数自动跟踪神经网络，构成具有参数在线跟踪功能的交流传动双神经网络自适应规划控制模式，进一步提高了系统的性能。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：注释表

学位论文版权使用授权书及独创性声明

第1章绪论

1.1概述

1.1.1研究的目的和意义

1.1.2感应电机矢量控制调速技术的发展与现状

1.1.3人工神经元网络的发展与现状

1.2主要研究内容及安排

第2章神经网络在交流传动系统中的速度和磁链辨识

2.1矢量控制原理

2.1.1感应电动机矢量控制的数学模型

2.1.2矢量控制系统

2.2神经网络及其基本原理

2.2.1人工神经元网络的结构

2.2.2人工神经网络训练、学习的基本规则

2.3神经网络速度辨识及在矢量控制中的应用

2.3.1感应电机速度辨识现状

2.3.2基于BP神经网络定子电流和电压的速度辨识

2.3.3由定子电流辨识交流电机转子速度

2.3.4神经网络辨识转子转速在矢量控制系统中应用

2.4神经网络磁链辨识及在矢量控制中的应用

2.4.1交流电机转子磁链辨识研究现状

2.4.2由定子电流与转速辨识交流电机转子磁链

2.4.3由定子电流辨识交流电机转子磁链

2.4.4基于BP神经网络定子电流与电压辨识交流电机转子磁链

2.4.5神经网络辨识转子磁链在矢量控制系统中应用

第3章基于DSP的全数字化矢量控制系统的设计

3.1基于DSP的全数字化矢量控制系统的硬件组成

3.1.1系统基本组成

3.1.2 DSP全数字实验平台硬件总体设计

3.2软件设计简介

第4章神经网络交流传动自适应控制

4.1基于BP神经网络单神经元自适应控制

4.1.1引言

4.1.2控制系统原理

4.1.3基于DSP的数字化矢量控制系统实现

4.1.4实验结果及分析

4.2基于Hopfied网络的交流传动自适应规划控制

4.2.1Hopfield神经网络规划控制器的设计

4.2.2交流传动系统神经网络规划的速度控制器

4.2.3具有在线参数跟踪功能的双神经网络的自适应规划控制器

第5章结束语

致谢

参考文献

发表的文章