基于神经网络和模糊逻辑的BDFM直接转矩控制

摘要

无刷双馈电机系统具有多变量、高度非线性和时变性、强耦合等特点.文章在传统直接转矩控制基础上,将神经网络引入定子磁链观测器,并利用蝙蝠-粒子群算法优化训练神经网络;设计模糊状态控制器优化输出逆变器开关状态.由仿真与试验结果分析得出,基于神经网络和模糊控制的无刷双馈电机直接转矩控制,速度响应快且平稳,能较好抑制转速波动、转矩脉动、磁链脉动,系统鲁棒性好,控制精度高.仿真和实验均取得较好控制效果.