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電流最優(yōu)的多變量靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開關(guān)磁阻電機控制

發(fā)布時間:2018-11-07 14:37
【摘要】:通過對開關(guān)磁阻電機實測數(shù)據(jù)的分析,描述了轉(zhuǎn)速、電流、開通角和關(guān)斷角對輸出轉(zhuǎn)矩的影響,建立了基于開關(guān)磁阻電機的靜態(tài)多變量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器模型,設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的訓練方法,設(shè)計了基于最小二乘法的變步長尋優(yōu)方法用于快速獲取最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線訓練數(shù)據(jù)。調(diào)節(jié)開通角和關(guān)斷角,使單位電流輸出的轉(zhuǎn)矩最大,實現(xiàn)了基于電流最優(yōu)的開關(guān)磁阻電機控制系統(tǒng)。并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與PID調(diào)節(jié)器相結(jié)合,建立其轉(zhuǎn)速閉環(huán)系統(tǒng),滿足系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)節(jié)能力。最后,通過樣機驗證了分析設(shè)計的正確性。
[Abstract]:Based on the analysis of the measured data of switched reluctance motor, the effects of rotation speed, current, turn-on angle and turn-off angle on the output torque are described, and the static multivariable neural network controller model based on switched reluctance motor is established. The training method of neural network controller is designed, and the variable step size optimization method based on least square method is designed to quickly obtain the optimal online training data of neural network. By adjusting the turn-on angle and turn-off angle, the torque of unit current output is maximized, and the switched reluctance motor control system based on the optimal current is realized. The neural network controller and PID regulator are combined to establish the closed loop system of rotational speed to satisfy the dynamic regulation ability of the system. Finally, the correctness of the analysis and design is verified by the prototype.
【作者單位】: 山東大學電氣工程學院;山東省汽車電子技術(shù)重點實驗室;
【基金】:濟南市高校院所自主創(chuàng)新基金資助項目(201102038)
【分類號】:TM352

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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1 肖國林;科匯打造開關(guān)磁阻電機研發(fā)基地[N];中國工業(yè)報;2006年

2 ,

本文編號:2316668


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