本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步直線電機混沌運動的控制研究

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【摘要】：永磁同步直線電機在運行過程中表現(xiàn)出明顯的時變性,當系統(tǒng)運行的溫度等客觀因素發(fā)生改變時,模型參數(shù)會跟著發(fā)生變化,當運行參數(shù)越過混沌吸引子發(fā)生的臨界點時,便開始產(chǎn)生混沌現(xiàn)象�；煦邕\動對電機運行質(zhì)量和可靠性都產(chǎn)生很大程度的影響,對生產(chǎn)過程造成嚴重的損失。所以,分析和研究永磁直線同步電機的混沌特性,研究控制對策以確保電機安全穩(wěn)定運行,對整個電力系統(tǒng)高效運行都有非常重要的現(xiàn)實意義,論文的研究內(nèi)容如下:(1)借助坐標變換得到類似洛倫茲混沌系統(tǒng)的永磁同步直線電機的混沌模型,利用Matlab仿真平臺,證實了永磁同步直線電機對運行參數(shù)的依賴極其敏感,當參數(shù)進入某一個區(qū)間范圍,電機系統(tǒng)便開始發(fā)生混沌運動�？紤]了在實際運行時,永磁同步直線電機的運行參數(shù)會因為外界或者內(nèi)部因素的干擾而作隨機變動,但是也要考慮到經(jīng)過人為操作,其運行參數(shù)在達到一定值后便穩(wěn)定在某個混沌狀態(tài)下,以參數(shù)固定的模型運行�；诖�,論文分析了永磁直線同步電機參數(shù)固定的和參數(shù)不確定的動態(tài)模型,針對每一種參數(shù)模型,分別提出了兩種最優(yōu)的控制策略。(2)當運行參數(shù)固定不變時,為了抑制永磁同步直線電機的混沌狀態(tài),在混沌控制的相關(guān)理論基礎(chǔ)上提出了一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)的反饋控制方法。該方法是以永磁直線同步電機的定子交軸電流、直軸電流以及轉(zhuǎn)速作為控制變量,首先用RBFNN學習這3個變量所體現(xiàn)出來的混沌動力學特性,用訓練好的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反饋控制混沌系統(tǒng),仿真表明,該方法不需要嚴格掌握系統(tǒng)的初始狀態(tài),能夠使永磁直線同步電機的混沌狀態(tài)快速還原到穩(wěn)定平衡點。(3)基于電機運行特性參數(shù)容易隨外界因素變化,動態(tài)模型多變,進而提出將自抗擾控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融為一體的控制方法。該方法綜合吸取了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和自抗擾控制的優(yōu)點,既能利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制逼近能力強,學習速度快的優(yōu)點,也能利用自抗擾控制方法不依賴模型、能實時給予補償?shù)膬?yōu)點。研究結(jié)果表明,該文提出的控制方法具有極高的控制精度、魯棒性強和較快的響應速度,對整個電機的安全高效運行有著極其重要的應用價值。
【關(guān)鍵詞】：永磁同步直線電機 混沌 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單神經(jīng)元 自抗擾控制
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM359.4;TP273
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-16
• 1.1.1 永磁同步直線電機發(fā)展簡介13-14
• 1.1.2 混沌簡介14-15
• 1.1.3 課題的目的和意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點18-20
• 1.3.1 論文的主要內(nèi)容18-19
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點19-20
• 第二章 永磁同步直線電機的混沌模型和混沌行為20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 永磁同步直線電機的混沌模型20-22
• 2.3 永磁同步直線電機的混沌行為22-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的PMLSM混沌運動控制28-36
• 3.1 引言28
• 3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-31
• 3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理28-30
• 3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學習算法30-31
• 3.3 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMLSM混沌的控制31-35
• 3.3.1 PMLSM混沌運動的非線性控制模型31
• 3.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器31-32
• 3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法32-33
• 3.3.4 系統(tǒng)仿真分析33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單神經(jīng)元自抗擾控制器PMLSM混沌運動控制36-54
• 4.1 引言36-37
• 4.2 非線性自抗擾控制器37-44
• 4.2.1 跟蹤微分器38-40
• 4.2.2 擴張狀態(tài)觀測器40-42
• 4.2.3 非線性反饋控制律42-44
• 4.3 基于RBF在線辨識的單神經(jīng)元自抗擾控制器設(shè)計44-49
• 4.3.1 基于RBF在線辨識的單神經(jīng)元自抗擾控制結(jié)構(gòu)44-45
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器設(shè)計45-46
• 4.3.3 基于單神經(jīng)元的自抗擾控制器設(shè)計46-47
• 4.3.4 永磁同步直線電機混沌運動自抗擾控制器設(shè)計47-49
• 4.4 控制系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析49-52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 第五章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 本文工作總結(jié)54-55
• 5.2 本文的特色及創(chuàng)新55
• 5.3 展望55-56
• 參考文獻56-62
• 致謝62-63
• 附錄A（攻讀碩士學位期間發(fā)表論文目錄）63-64
• 附錄B（攻讀碩士學位期間參與項目）64

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