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基于神经网络磁链辨识感应电机DTC湖南大学工程硕士学位论文10532级:普通堂僮由请厶丝名;割妲学密S0909W127
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新签名:岳,趁堡撕眺厶.、年上月止日111湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书日期:少年』5日期:力年月/日本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡日被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编编本学位论文。本学位论文属于2作者签名:)
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摘要定子磁链辨识方法、基于自适应积分器定子磁链辨识和基于广义卡尔曼滤波器闭(DTC)制技术,摒弃了矢量控制中的解耦控制思想,很大程度上解决了矢量控制中计算复杂、特性易受电动机参数变化的影响等一些技术问题,因其控制思想新颖、方法简单、动静态性能优越等特点,是目前交流传动领域的研究热点之一。DTCDTC础上,采用空间电压矢量脉宽调制原理,提出了基于神经网络磁链辨识感应电机DTC(SVMDTC)SVMDTC于空间电压矢量调制原理实时合成出一个最佳电压矢量作用于电动机,使得电动机的转矩和定子磁链误差恰好得到补偿,从而减小了电动机的转矩和磁链脉动;采用矢量的对称调制时,还可以达到开关管的开关频率恒定的效果、减小了电动机的运行噪声、电流的正弦度较好。DTCDTCDTCDTC环定子磁链辨识方法对比分析的基础上,本文提出了基于神经网络定子磁链辨识方法。该辨识方法采用神经网络,对神经网络的输入信号进行了动态滤波处理,具有学习算法简单、稳定性好、精度高等优点,解决了纯积分器的初始值和积分饱和问题以及低通滤波器的幅值和相位偏移问题,并且对定子电阻具有很好的鲁棒性。MatlabR78SimulinkDTC定性好,系统动态响应良好。最后,本文基于控制芯片对感应电机直接转矩控制系统进行软硬件设计并进行实验研究,实验结果较好地体现了直接转矩快速动态响应这一特征,验证了辨识方法的正确性。DTCDTC
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