本文關鍵詞：基于MRAS的神經網絡PMSM矢量控制系統(tǒng)

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【摘要】：近年來,高性能永磁同步電機(PMSM)控制系統(tǒng)已經成為電氣傳動控制系統(tǒng)的一個主流發(fā)展方向。永磁同步電機是一個非線性、多變量、強耦合、時變的被控對象,被控系統(tǒng)易受電機參數變化、外部負載擾動等不確定性因素影響,傳統(tǒng)速度控制控制性能不盡如人意,研究高性能永磁同步電機控制系統(tǒng)解決上述不確定性因素的影響成為電機控制領域熱點課題。本文為了提高PMSM控制系統(tǒng)的性能,對PMSM矢量控制系統(tǒng)的高性能控制策略進行研究,使控制系統(tǒng)具有抗干擾能力、高可靠性和強魯棒性。本文以空間矢量脈寬調制(SVPWM)和永磁同步電機數學模型作為理論基礎,將神經網絡理論和模型參考自適應(MRAS)理論相結合,研究一種基于神經網絡模型參考自適應永磁同步電機的速度控制方案。該方案基于BP神經網絡的誤差反向傳播機制,探討B(tài)P神經網絡模型參考自適應速度辨識方法,研究單神經元速度控制器,重點對控制系統(tǒng)中神經網絡辨識器算法進行改進,其中辨識器兼作間接傳遞誤差的通道,從而解決單神經元控制器權值的修正問題。該算法利用神經網絡可以逼近任何復雜非線性控制對象,通過在線不斷自學習、自適應性控制的優(yōu)點以克服傳統(tǒng)模型參考自適應控制算法的不足,使系統(tǒng)具有更強的魯棒性和容錯性。同時利用Matlab/simulink建立仿真模型進行仿真研究,仿真結果表明:本文提出的基于BP神經網絡模型參考自適應辨識器與單神經元速度控制器,與傳統(tǒng)MRAS速度辨識方法和傳統(tǒng)PI速度控制策略相比,具有較好的辨識精度與自適應能力。最后通過搭建以TMS320F2812為核心的硬件實驗平臺,分別進行了硬件設計和軟件設計,并做相關實驗進行驗證。實驗結果表明本文研究的控制策略具有較好的適應性、可靠性、抗干擾能力和魯棒性。
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM341;TP273;TP183

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本文編號：1182976