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永磁同步電機優(yōu)化控制系統(tǒng)仿真研究

發(fā)布時間:2017-08-11 12:27

  本文關(guān)鍵詞:永磁同步電機優(yōu)化控制系統(tǒng)仿真研究


  更多相關(guān)文章: 永磁同步電機 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊邏輯 粒子群算法


【摘要】:隨著永磁材料生產(chǎn)規(guī)模的擴大、電機制造工藝的不斷提升,同時微電子技術(shù)與計算機技術(shù)的不斷成熟和現(xiàn)代智能控制理論的飛速發(fā)展,永磁電機更加現(xiàn)代化。社會對電機控制系統(tǒng)的要求更高,發(fā)展永磁同步電機(PMSM)為執(zhí)行機構(gòu)的高性能永磁交流控制系統(tǒng)成為今后的發(fā)展方向。永磁同步電機控制系統(tǒng)在汽車發(fā)動機、家用電器、工業(yè)機器人、數(shù)控機床、辦公自動化設(shè)備、飛行器跟蹤和導(dǎo)彈制導(dǎo)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。永磁同步電機控制系統(tǒng)越來越被人們重視。永磁同步電機是一個非線性、強耦合、時變的復(fù)雜系統(tǒng),電機的模型和參數(shù)容易在實際工作環(huán)境下受到影響變化,同時傳統(tǒng)雙環(huán)結(jié)構(gòu)(轉(zhuǎn)速環(huán)與電流環(huán))控制器由于各環(huán)之間的相互影響,減少了系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能。同時,由于現(xiàn)代永磁同步電機控制系統(tǒng)對電機轉(zhuǎn)速的動態(tài)響應(yīng)速度提出了越來越高的要求,以往經(jīng)典控制理論通常使用己知的線性模型為研究對象,難以達到如今控制系統(tǒng)的性能指標要求。如今,通過先進智能控制算法的研究來提高PMSM控制系統(tǒng)性能成為近些年來的研究熱點。本文完成的主要研究工作可分為以下幾個方面:首先,介紹了永磁同步電機的主要結(jié)構(gòu)、分類方法與控制策略的發(fā)展現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上,分別分析了三相靜止坐標坐標系、兩相靜止坐標系和兩相旋轉(zhuǎn)坐標系下PMSM數(shù)學(xué)模型,并選取在兩相旋轉(zhuǎn)坐標系下對永磁同步電機控制系統(tǒng)進行了具體分析。其次,又分析了永磁同步電機的不同控制技術(shù),詳述了的永磁同步電機矢量控制系統(tǒng)的原理和逆變器調(diào)制方法中常用的電壓空間矢量脈寬調(diào)制(SVPWM)原理。同時在MATLAB軟件的Simulink環(huán)境下建立了完整的基于SVPWM矢量控制的永磁同步電機控制系統(tǒng)仿真模型,包括坐標變換模塊和SVPWM調(diào)制波生成模塊等模塊。這些為控制系統(tǒng)研究奠定了基礎(chǔ)。而后,通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模糊控制原理的分析,將徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器應(yīng)用到永磁同步電機控制系統(tǒng)中,并使用模糊邏輯優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習步長,提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率。然后通過MATLAB軟件中m文件與Simulink環(huán)境下建立優(yōu)化控制系統(tǒng)的仿真模塊,仿真結(jié)果表明,這種優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對永磁同步電機速度控制有著良好的運行性能,比以往的傳統(tǒng)控制方法轉(zhuǎn)速超調(diào)量更小,更快地趨于平穩(wěn)。最后,本文嘗試針對永磁同步電機運行中參數(shù)和負載力矩變化問題,分析了粒子群算法,并加入動態(tài)慣性因子優(yōu)化算法的初始速度,以提高粒子群算法收斂效果,然后建立了基于帶有慣性因子的粒子群算法的參數(shù)估計器,利用粒子群算法的全局逼近性來消除誤差干擾的影響。為了驗證該參數(shù)估計器的可行性,建立了基于反步法電機自適應(yīng)控制系統(tǒng),使用MATLAB中的m文件建立仿真,仿真結(jié)果表明,應(yīng)用該參數(shù)估計器時,保證了跟蹤系統(tǒng)有良好的跟蹤效果,擁有全局穩(wěn)定性和較強的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】:永磁同步電機 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊邏輯 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】:廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TM341;TP273
【目錄】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 緒論9-14
  • 1.1 課題來源與意義9
  • 1.2 永磁同步電機簡介9-10
  • 1.3 永磁同步電機控制策略發(fā)展及現(xiàn)狀10-12
  • 1.3.1 傳統(tǒng)控制策略11
  • 1.3.2 現(xiàn)代控制策略11
  • 1.3.3 智能控制策略11-12
  • 1.4 論文研究的內(nèi)容12
  • 1.5 各章節(jié)主要安排12-14
  • 第2章 永磁同步電機結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)模型14-21
  • 2.1 永磁同步電機的結(jié)構(gòu)與工作原理14-15
  • 2.1.1 永磁同步電機的結(jié)構(gòu)14-15
  • 2.1.2 永磁同步電機的工作原理15
  • 2.2 永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型15-20
  • 2.2.1 靜止三相坐標系(A、B、C)下的數(shù)學(xué)模型16-17
  • 2.2.2 靜止兩相坐標系(α、β)下的數(shù)學(xué)模型17-18
  • 2.2.3 旋轉(zhuǎn)兩相坐標系(d、q)下的數(shù)學(xué)模型18-20
  • 2.3 本章小結(jié)20-21
  • 第3章 永磁同步電機控制技術(shù)21-34
  • 3.1 永磁同步電機直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)21
  • 3.2 永磁同步電機矢量控制技術(shù)21-23
  • 3.3 空間矢量脈寬調(diào)制(SVPWM)技術(shù)與建模23-30
  • 3.4 永磁同步電機矢量控制系統(tǒng)仿真研究30-33
  • 3.5 本章小結(jié)33-34
  • 第4章 基于優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機控制系統(tǒng)研究34-47
  • 4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述34-37
  • 4.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)35
  • 4.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的學(xué)習算法35-37
  • 4.2 基于優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計37-42
  • 4.2.1 傳統(tǒng)PID控制器37-39
  • 4.2.2 RBF整定PID控制原理39-40
  • 4.2.3 模糊控制原理40-41
  • 4.2.4 模糊控制優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習步長41-42
  • 4.3 系統(tǒng)仿真與結(jié)果分析42-46
  • 4.4 本章小結(jié)46-47
  • 第5章 基于改進的粒子群算法的永磁同步電機參數(shù)估計研究47-57
  • 5.1 粒子群算法概述47-50
  • 5.1.1 帶有慣性因子的改進型粒子群算法48-50
  • 5.2 基于改進的粒子群算法的控制系統(tǒng)設(shè)計50-54
  • 5.3 仿真及結(jié)果分析54-56
  • 5.4 本章小結(jié)56-57
  • 第6章 總結(jié)與展望57-59
  • 6.1 工作總結(jié)57
  • 6.2 工作展望57-59
  • 參考文獻59-62
  • 攻讀碩士期間科研成果62-63
  • 致謝63-64

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