【摘要】：針對(duì)輕載時(shí)感應(yīng)電機(jī)效率優(yōu)化運(yùn)行問(wèn)題,減少轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)且环N有效的方法,但轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)茈妱?dòng)機(jī)參數(shù)變化的影響,為了切實(shí)保證感應(yīng)電機(jī)運(yùn)行效率最優(yōu),在不同的工況下得到合適的轉(zhuǎn)子磁鏈給定值成了問(wèn)題的關(guān)鍵。為了提高轉(zhuǎn)子磁鏈的預(yù)測(cè)精度,本文提出了一種基于二叉樹型分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐層預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)逐層細(xì)化預(yù)測(cè)范圍并選用多個(gè)相同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遞推,在復(fù)雜的工況下得到合適的轉(zhuǎn)子磁鏈給定值,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率最優(yōu)。此外,為了提高效率優(yōu)化過(guò)程中電機(jī)轉(zhuǎn)速的響應(yīng)速度,設(shè)計(jì)了一種基于新型趨近律的滑模變結(jié)構(gòu)控制策略,從而保證系統(tǒng)輕載時(shí)運(yùn)行效率高并且轉(zhuǎn)速響應(yīng)迅速。仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方案的有效性。
[Abstract]:Reducing rotor flux is an effective method to optimize the efficiency of induction motor under light load. However, the rotor flux is affected by the variation of motor parameters, in order to ensure the optimal operation efficiency of induction motor. The key to the problem is to obtain the appropriate rotor flux value under different working conditions. In order to improve the prediction accuracy of rotor flux, a hierarchical prediction model based on binary tree type hierarchical neural network is proposed in this paper. In this model, the prediction range is refined layer by layer and multiple neural networks with the same structure are selected for recursion. The given rotor flux is obtained under complex working conditions, and the system efficiency is optimized. In addition, a sliding mode variable structure control strategy based on a new approach law is designed to improve the speed response of the motor in the process of efficiency optimization, so as to ensure the high efficiency of the system under light load and the rapid response of the speed. The effectiveness of the scheme is verified by simulation and experiments.
【作者單位】： 河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11272112) 河北省科技攻關(guān)(12213912D)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM346

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 劉欣q，

本文編號(hào)：2184016