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基于逐層預測模型的感應電機效率優(yōu)化滑?刂

發(fā)布時間:2018-08-14 20:23
【摘要】:針對輕載時感應電機效率優(yōu)化運行問題,減少轉(zhuǎn)子磁鏈是一種有效的方法,但轉(zhuǎn)子磁鏈受電動機參數(shù)變化的影響,為了切實保證感應電機運行效率最優(yōu),在不同的工況下得到合適的轉(zhuǎn)子磁鏈給定值成了問題的關鍵。為了提高轉(zhuǎn)子磁鏈的預測精度,本文提出了一種基于二叉樹型分層神經(jīng)網(wǎng)絡的逐層預測模型。該模型通過逐層細化預測范圍并選用多個相同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡進行遞推,在復雜的工況下得到合適的轉(zhuǎn)子磁鏈給定值,實現(xiàn)系統(tǒng)效率最優(yōu)。此外,為了提高效率優(yōu)化過程中電機轉(zhuǎn)速的響應速度,設計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)輕載時運行效率高并且轉(zhuǎn)速響應迅速。仿真和實驗驗證了方案的有效性。
[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】: 河北工程大學信息與電氣工程學院;
【基金】:國家自然科學基金(11272112) 河北省科技攻關(12213912D)資助項目
【分類號】:TM346

【參考文獻】

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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10 劉欣q,

本文編號:2184016


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