基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究

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1、湘潭大学硕士论文基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究二者缺一不可。神经网络模拟人脑神经元的活动，利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对

2、电器设备的设计进行优化，可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有：模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中，智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。1.4本论文的主要内容SRD作为一种新型调速系统，兼有直流传动和普通交流传动的特点。而且结构简单、坚固、成本低、工作可靠、控制灵活、运行效率高，适于高速与恶劣环境运行，但是由于SRM的双凸极结构和采用开关性的供电电源，使得SRM的特性和控制方式与传统电动机不

3、同。尤其是非线性及饱和现象，造成SRM的模型难以解析，比较突出的问题是转矩脉动和噪声。另一方面，SRD作为典型的机电一体化系统，融合了电动机学、微电子、电力电子、控制理论等众多科学[13]领域，所以系统的优化设计还需从整体出发。本文分析SRM转矩脉动产生的原因，重点研究两种智能控制方法来抑制SRM转矩脉动，主要工作如下：(1)基于四相(8/6极)SRM线性数学模型建立SRD动态仿真，并进行仿真分析。分析SRM的线性、准线性、非线性数学模型；在MATLAB仿真环境下，建立电流斩波控制方式和电压斩波控制方式下的SRD动态仿真

4、，对相电感、相电流、一相转矩、合成转矩及转速仿真波形进行分析。(2)提出了模糊逻辑优化关断角控制策略。SRM采用电压斩波控制方式，建立基于模糊逻辑优化关断角的SRD仿真，利用模糊逻辑控制器对SRM的关断角进行实时补偿优化，从而达到抑制转矩脉动的目的。该系统没有转矩反馈信号，工作简单可靠，易于实现。(3)提出了BP神经网络控制策略。在测取准确磁特性样本数据基础上，采用基于Levenberg-Marqvardt算法的BP神经网络，SRM采用电压斩波控制方式,建立SRD的动态仿真。神经网络具有非线性映射能力，能建立SRM精确的

5、仿真第5页共78页湘潭大学硕士论文基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究模型，非常适合于SRD非线性动态系统，能抑制转矩脉动。该系统训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制。(4)搭建实验平台，对SRM进行电压斩波控制方式实验。进行SRD硬件设计及制作；进行基于DSP的软件编程和调试。章节安排如下：第一章，介绍SRD的发展概况、存在的问题与研究方向；智能控制的发展应用。第二章，介绍SRM及SRD的基本结构、工作原理和特点。第三章，分析SRM转矩脉动产生的原因；介绍国内外转矩抑制方面的一些常用控制策略。第四

6、章，分析SRM的线性、准线性、非线性数学模型；分析SRM的控制方式；在MATLAB中建立了SRD的线性电流斩波控制方式和电压斩波控制方式下的仿真，并进行仿真分析。第五章，提出模糊逻辑优化关断角控制策略。基于SRM的数学模型和控制方法，建立了基于模糊逻辑优化关断角的SRD的MATLAB仿真。仿真结果验证了整个智能化控制系统能有效减小转矩脉动和提高系统的动、静态性能，同时具有实现简单、性能可靠的优点。第六章，提出了基于BP神经网络抑制SRM转矩脉动控制策略。在测取准确磁特性样本数据基础上，采用基于Levenberg-Marq

7、vardt算法的BP神经网络，SRM采用电压斩波控制方式,建立SRD的动态仿真。神经网络具有非线性映射能力，能建立SRM精确的仿真模型，非常适合于SRD非线性动态系统，能抑制转矩脉动。该系统训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制。第七章，搭建实验平台，对SRM进行电压斩波控制方式下的实验。进行SRD主要硬件设计及制作；进行基于DSP的软件编程和调试。最后进行总结与展望。第6页共78页湘潭大学硕士论文基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究第2章开关磁阻电动机及其调速系统介绍开关磁阻电动机调速系统(Swit

8、chedReluctanceDrive，简称SRD)由开关磁阻电动机(SwitchedReluctanceMotor，简称SRM)，功率变换器，控制器和检测器四个部分组成，是20世纪80年代迅猛发展起来的一种新型调速电机调速系统。SRM具有可控参数多，损耗小，效率高，起动电流小，起动转矩大等优点；SRM的结构简单坚固