电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2014年
7期
140-146
,共7页
刘毅%谭国俊%何凤有%安琪
劉毅%譚國俊%何鳳有%安琪
류의%담국준%하봉유%안기
双馈电机%神经网络%模型参考自适应系统%线性二次型控制器%最优控制
雙饋電機%神經網絡%模型參攷自適應繫統%線性二次型控製器%最優控製
쌍궤전궤%신경망락%모형삼고자괄응계통%선성이차형공제기%최우공제
DFIM%Neural networks(NNs)%MRAS%LQR%optimal control
针对双馈电机无速度传感器控制系统,提出了一种基于定子磁链的神经网络-模型参考自适应系统(NNs-MRAS)的速度观测法,采用差分算法设计了神经网络(NNs)模型,通过偏差反传算法对神经网络模型进行训练,使其具有良好的转速观测能力;设计了基于两相同步旋转坐标系下转子电流的线性二次型最优控制算法的控制器(LQR),并给出了状态反馈控制增益,实现了电流闭环参数的最优控制,改善了系统的动、静态性能.详尽地推导所述控制方案的实现过程,并通过基于DSP实现的样机试验,验证了控制方案的正确性和有效性.
針對雙饋電機無速度傳感器控製繫統,提齣瞭一種基于定子磁鏈的神經網絡-模型參攷自適應繫統(NNs-MRAS)的速度觀測法,採用差分算法設計瞭神經網絡(NNs)模型,通過偏差反傳算法對神經網絡模型進行訓練,使其具有良好的轉速觀測能力;設計瞭基于兩相同步鏇轉坐標繫下轉子電流的線性二次型最優控製算法的控製器(LQR),併給齣瞭狀態反饋控製增益,實現瞭電流閉環參數的最優控製,改善瞭繫統的動、靜態性能.詳儘地推導所述控製方案的實現過程,併通過基于DSP實現的樣機試驗,驗證瞭控製方案的正確性和有效性.
침대쌍궤전궤무속도전감기공제계통,제출료일충기우정자자련적신경망락-모형삼고자괄응계통(NNs-MRAS)적속도관측법,채용차분산법설계료신경망락(NNs)모형,통과편차반전산법대신경망락모형진행훈련,사기구유량호적전속관측능력;설계료기우량상동보선전좌표계하전자전류적선성이차형최우공제산법적공제기(LQR),병급출료상태반궤공제증익,실현료전류폐배삼수적최우공제,개선료계통적동、정태성능.상진지추도소술공제방안적실현과정,병통과기우DSP실현적양궤시험,험증료공제방안적정학성화유효성.
