本文關(guān)鍵詞：人工智能在直接轉(zhuǎn)矩控制中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

浙江工業(yè)大學(xué) 碩士學(xué)位論文 人工智能在直接轉(zhuǎn)矩控制中的應(yīng)用研究 姓名：殷雄 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：控制理論與控制工程 指導(dǎo)教師：陳國(guó)定 2001.12.1 浙江工業(yè)大學(xué)頑士學(xué)位論文： 人工智能在直接轉(zhuǎn)矩控制中的應(yīng)―旦籮究 摘 要 電機(jī)調(diào)速的根本問(wèn)題是轉(zhuǎn)矩控制。直接轉(zhuǎn)矩控制以定子為定向，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單， 對(duì)轉(zhuǎn)矩直接進(jìn)行控制。J笨文對(duì)傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制作詳細(xì)的分析，指出實(shí)現(xiàn)直 接轉(zhuǎn)矩控制的關(guān)鍵是根據(jù)磁鏈和轉(zhuǎn)矩的要求，合理地選擇定子電壓矢量；并對(duì) 各個(gè)區(qū)段內(nèi)的電壓矢量的具體作用作了透徹的分析。 偽了合理地將智能控制方法和直接轉(zhuǎn)矩控制有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，本捌分析了 智能控制中的模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)和具體算法，并就直接轉(zhuǎn)矩控制中 一些難于解決的問(wèn)題提出了智能方法的解決方案。 阱對(duì)低速情況下磁鏈觀測(cè)不準(zhǔn)，而最終導(dǎo)致轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)性能差的結(jié)果，本文歲， 提出了在線模糊電阻觀測(cè)器以改善直接轉(zhuǎn)矩低速性能。 ／為了解決Bang．Ballg控制器的不足，提出了新型模糊電壓矢量決策策略， 詳細(xì)給出設(shè)計(jì)方法、推理規(guī)則等。／針對(duì)模糊方法中隸屬函數(shù)的選取過(guò)于取決人 的經(jīng)驗(yàn)的缺點(diǎn)，提出使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)優(yōu)化隸屬度函數(shù)，，為了解決模糊神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問(wèn)題，巧妙地采用了“軟最大”算子�！�。 本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應(yīng)電機(jī)速度估計(jì)策略。f應(yīng)用反向傳播算 法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)辨識(shí)電機(jī)速度，其目標(biāo)函數(shù)是目標(biāo)模型和神經(jīng)

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