低速狀態(tài)下直接轉(zhuǎn)矩控制算法的研究.pdf

1、直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、控制性能優(yōu)越、控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),它基本上解決了矢量控制系統(tǒng)中計(jì)算量大、控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜、對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的依賴等問題。在低速時(shí),傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)具有轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)大即帶負(fù)載能力差、轉(zhuǎn)速控制精度低等缺點(diǎn)。為了提高直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的帶負(fù)載能力和提高轉(zhuǎn)速響應(yīng)精度,本文通過構(gòu)建多種智能控制算法如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改善控制性能,通過比較仿真結(jié)果,選擇出最適合在低速狀態(tài)下直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

2、的控制算法,使得直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)不僅在額定轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)滿足控制性能要求,而且在低速狀態(tài)下也同樣具有優(yōu)越的控制性能。
　　本文主要包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:
　　(1)介紹了直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)和原理,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法權(quán)值和閾值的自修正過程和模型結(jié)構(gòu),分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)。根據(jù)直接轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)的控制原理和試驗(yàn)法確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),建立了在低速狀態(tài)下的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。通過BP

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇最優(yōu)的開關(guān)序列,以控制逆變器生成優(yōu)化的電壓波形,運(yùn)用該模型對(duì)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)進(jìn)行控制。通過轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線可以證明該網(wǎng)絡(luò)模型的可行性,但仿真結(jié)果表明在低速時(shí)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)較大(?4 N?m),轉(zhuǎn)速控制誤差較大(?3r/min),定子磁鏈軌跡與期望的圓形軌跡差別較大的缺陷,同時(shí)分析了這些問題出現(xiàn)的原因。
　　(2)為了改善系統(tǒng)的帶負(fù)載能力即降低轉(zhuǎn)矩波動(dòng)、轉(zhuǎn)速誤差以及改善磁鏈軌跡,運(yùn)用模糊算法的模糊推理和模糊邏輯來改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)

4、部結(jié)構(gòu)不確定和收斂速度慢等缺點(diǎn),使得模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型在低速狀態(tài)下既具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力又能處理模糊信息。仿真結(jié)果表明,在低速時(shí)模糊BP神經(jīng)模型的網(wǎng)絡(luò)性能在很大程度上優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)模型,即轉(zhuǎn)矩波動(dòng)小(?1.5 N?m),轉(zhuǎn)速控制精度高(?1.5r/min),并且定子磁鏈軌跡更接近于圓,在低速時(shí)模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合于直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng),但是該模型卻存在運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。
　　(3)為了克服基于模糊 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

5、在低速狀態(tài)下存在的缺點(diǎn),利用遺傳算法以解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值陷入局部最小值的情況以及網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的缺陷,使得基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速狀態(tài)下既具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力又使控制系統(tǒng)的開關(guān)表最優(yōu),將得到的最優(yōu)解來建立在低速狀態(tài)下的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明,所建立的基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速狀態(tài)下具有很好的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練性能,其收斂速度快與測(cè)試樣本均方誤差小。最后,通過比較遺傳 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控

6、制系統(tǒng)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)控制性能曲線可知,基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速狀態(tài)下具有更好的動(dòng)、靜態(tài)性能(?0.5r/min)和更好的帶負(fù)載能力(?0.5 N?m)且定子磁鏈基本上呈圓形軌跡。證明了在低速狀態(tài)下的遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型更適合于直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)。
　　(4)以上研究表明,本文所建立的基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接轉(zhuǎn)矩控制模型,在低速狀態(tài)下具有實(shí)用性和通用性強(qiáng),更能滿足