电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2014年
3期
206-212
,共7页
感应电动机%效率%逐层预测%神经网络%滑模控制
感應電動機%效率%逐層預測%神經網絡%滑模控製
감응전동궤%효솔%축층예측%신경망락%활모공제
Induction motor%efficiency%layer-to-layer prediction%neural network%sliding mode control
针对轻载时感应电机效率优化运行问题,减少转子磁链是一种有效的方法,但转子磁链受电动机参数变化的影响,为了切实保证感应电机运行效率最优,在不同的工况下得到合适的转子磁链给定值成了问题的关键.为了提高转子磁链的预测精度,本文提出了一种基于二叉树型分层神经网络的逐层预测模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个相同结构的神经网络进行递推,在复杂的工况下得到合适的转子磁链给定值,实现系统效率最优.此外,为了提高效率优化过程中电机转速的响应速度,设计了一种基于新型趋近律的滑模变结构控制策略,从而保证系统轻载时运行效率高并且转速响应迅速.仿真和实验验证了方案的有效性.
針對輕載時感應電機效率優化運行問題,減少轉子磁鏈是一種有效的方法,但轉子磁鏈受電動機參數變化的影響,為瞭切實保證感應電機運行效率最優,在不同的工況下得到閤適的轉子磁鏈給定值成瞭問題的關鍵.為瞭提高轉子磁鏈的預測精度,本文提齣瞭一種基于二扠樹型分層神經網絡的逐層預測模型.該模型通過逐層細化預測範圍併選用多箇相同結構的神經網絡進行遞推,在複雜的工況下得到閤適的轉子磁鏈給定值,實現繫統效率最優.此外,為瞭提高效率優化過程中電機轉速的響應速度,設計瞭一種基于新型趨近律的滑模變結構控製策略,從而保證繫統輕載時運行效率高併且轉速響應迅速.倣真和實驗驗證瞭方案的有效性.
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