本文關(guān)鍵詞：輪轂式異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制研究

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【摘要】：礦用電動輪憑借其高效、運(yùn)載能力強(qiáng)的特性,在全球各大礦場及超大型工程建設(shè)中均發(fā)揮著重要作用。隨著人們對經(jīng)濟(jì)效益的追求及科學(xué)技術(shù)的推動,電動輪自卸車的性能也得到逐步提高,并且在全球全部運(yùn)輸量中的比重也日益加大。電動輪自卸車調(diào)速控制的核心任務(wù)是,對其輪轂式異步電機(jī)進(jìn)行高效可靠的變頻調(diào)速;而高性能變頻調(diào)速需要綜合運(yùn)用諸多學(xué)科知識,如自動化技術(shù)、嵌入式理論、電力電子技術(shù)等。本文首先介紹了國內(nèi)外電動輪的發(fā)展現(xiàn)狀,并指出研究對象—三相交流異步電機(jī)。然后介紹了空間矢量的概念及兩種坐標(biāo)變換,并給出了不同坐標(biāo)系下異步電機(jī)的狀態(tài)方程。綜合比較交流電機(jī)調(diào)速策略后選擇了直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)作為電動輪自卸車的調(diào)速方案。普通的PWM型直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)獲得的定子磁鏈軌跡呈正六邊形,造成電機(jī)低速時轉(zhuǎn)矩脈動大、噪聲大、IGBT開關(guān)頻率不固定、損耗大。如直接應(yīng)用于電動輪變頻調(diào)速控制系統(tǒng)會造成電動輪爬坡時打滑、噪聲大、動力不足。鑒于此,本文采用電壓空間矢量調(diào)制(SVPWM)技術(shù),并搭建了轉(zhuǎn)速閉環(huán)的SVPWM—DTC模型。同時,直接轉(zhuǎn)矩控制中電機(jī)低速運(yùn)行時,定子磁鏈觀測器會因定子電阻的變化難以準(zhǔn)確跟蹤定子磁鏈,造成系統(tǒng)性能差。為解決此難題,本文設(shè)計(jì)了兩種不同的解決方案。方案一:設(shè)計(jì)了基于對角回歸網(wǎng)絡(luò)(DRNN)的定子電阻辨識方案,技術(shù)思路為:首先,推導(dǎo)出一種只受定子電阻變化影響的速度觀測器;當(dāng)定子電阻受熱阻值發(fā)生改變時,由此轉(zhuǎn)速觀測器所得轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速不一致;采用DRNN從此誤差中實(shí)時辨識出定子電阻,并對系統(tǒng)中定子電阻進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。方案二:采用本課題組提出的定子磁鏈逆模型概念,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造定子磁鏈逆模型,設(shè)計(jì)了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)磁鏈觀測器。該方案中,以實(shí)際異步電機(jī)作為參考,采用PID調(diào)節(jié)器對定子磁鏈進(jìn)行模型參考自適應(yīng)控制。仿真實(shí)驗(yàn)獲得了預(yù)期效果,系統(tǒng)低速性能得到良好改善,說明以上方案行之有效。同時,方案一僅能克服定子電阻變化對定子磁鏈的不利影響,而方案二除此之外,還可以克服其余參數(shù)變化對磁鏈的不利影響。在實(shí)驗(yàn)部分介紹了與本課題組成員合作搭建的一個15kw的異步電機(jī)調(diào)速實(shí)驗(yàn)平臺,以此模擬電動輪的調(diào)速控制,并分別從硬件和軟件兩方面介紹了整個實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的原理和設(shè)計(jì)流程。最后,在實(shí)驗(yàn)平臺上驗(yàn)證了SVPWM—DTC算法的正確性并給出了部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：交流異步電機(jī) 定子電阻辨識 直接轉(zhuǎn)矩控制 數(shù)字信號處理器 對角回歸網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM343;TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 本課題的研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外電動輪的發(fā)展近況及趨勢11-13
• 1.2.1 電動輪發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 電動輪發(fā)展趨勢12-13
• 1.3 課題來源及全文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 異步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型分析及仿真建模15-21
• 2.1 坐標(biāo)變換15-17
• 2.1.1 靜止坐標(biāo)變換（3s/2s）15-16
• 2.1.2 Park變換原理16-17
• 2.2 三相異步電機(jī)的仿真建模17-20
• 2.2.1 (d-q)坐標(biāo)系下異步電機(jī)狀態(tài)方程17-19
• 2.2.2 (α-β)坐標(biāo)系下以 - -ssi ? ?為狀態(tài)變量的異步電機(jī)模型19-20
• 2.2.3 異步電機(jī)仿真模型的搭建20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制研究21-36
• 3.1 異步電機(jī)調(diào)速控制策略現(xiàn)狀21-23
• 3.1.1 矢量控制技術(shù)21-22
• 3.1.2 直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)簡述22-23
• 3.2 直接轉(zhuǎn)矩控制原理分析23-30
• 3.2.1 三相電壓的空間矢量表示23-24
• 3.2.2 逆變電路原理分析24-27
• 3.2.3 滯環(huán)比較器與最佳電壓矢量的關(guān)系27-28
• 3.2.4 定子磁鏈觀測方案28-29
• 3.2.5 定子磁鏈中電壓矢量的選擇29-30
• 3.3 SVPWM原理及實(shí)現(xiàn)過程分析30-35
• 3.3.1 SVPWM理論分析30-31
• 3.3.2 SVPWM算法在DSP中的具體實(shí)施31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 直接轉(zhuǎn)矩控制中異步電機(jī)的定子電阻辨識策略36-48
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介36-40
• 4.1.1 人工神經(jīng)元模型37-39
• 4.1.2 幾類常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-40
• 4.2 定子電阻變化對電機(jī)參數(shù)影響的定性分析40-41
• 4.3 基于DRNN的定子電阻辨識策略研究41-45
• 4.3.1 轉(zhuǎn)速觀測器的設(shè)計(jì)41-43
• 4.3.2 用于電阻辨識的對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)43-44
• 4.3.3 DRNN網(wǎng)絡(luò)在線訓(xùn)練算法44-45
• 4.4 仿真分析45-47
• 4.5 本章小節(jié)47-48
• 第5章 直接轉(zhuǎn)矩控制中異步電機(jī)定子磁鏈觀測的研究48-58
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子磁鏈逆模型原理分析48-49
• 5.2 定子磁鏈逆模型的實(shí)現(xiàn)分析49-52
• 5.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)49-50
• 5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整算法50-52
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)閉環(huán)磁鏈觀測器52-53
• 5.4 自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)53
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)53-57
• 5.6 本章小結(jié)57-58
• 第6章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析58-67
• 6.1 實(shí)驗(yàn)平臺硬件設(shè)計(jì)58-62
• 6.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺概述58-60
• 6.1.2 各主要硬件電路設(shè)計(jì)60-62
• 6.2 實(shí)驗(yàn)平臺軟件設(shè)計(jì)62-65
• 6.2.1 主程序設(shè)計(jì)流程圖63
• 6.2.2 周期中斷的設(shè)計(jì)流程圖63-64
• 6.2.3 SVPWM軟件算法設(shè)計(jì)流程圖64-65
• 6.3 實(shí)驗(yàn)分析65-66
• 6.3.1 SVPWM算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)65-66
• 6.3.2 樣本數(shù)據(jù)采集66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 第7章 本文內(nèi)容總結(jié)與展望67-69
• 7.1 工作內(nèi)容總結(jié)67
• 7.2 工作展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目及學(xué)術(shù)成果73

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