基于mras的神经网络pmsm矢量控制系统

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1、学校代号10532学号S1209W407分类号TM351密级公开工程硕士学位论文基于MRAS的神经网络PMSM矢量控制系统学位申请人姓名卢文斗培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称佘致廷副教授闵跃进教授级高工学科专业控制工程研究方向电力电子与电气传动论文提交日期2015年5月4日学校代号：10532学号：S1209W407密级：公开湖南大学工程硕士学位论文基于MRAS的神经网络PMSM矢量控制系统学位申请人姓名：卢文斗导师姓名及职称：佘致廷副教授闵跃进教授级高工培养单位：电气与信息工程学院专业名称：

2、控制工程论文提交日期：2015年5月4日论文答辩日期：2015年5月8日答辩委员会主席：李树涛教授TheNeuralNetworkofPMSMVectorControlsystemBasedonMRASbyLuWendouB.E.(WuyiUniversity)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlEngineeringintheGradua

3、teSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorSHEZhiting,ProfessorateseniorengineerMINYuejinApril,2015湖南大学学位论文原创性声明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研巧成果。除了文中特别加＾＾＞１标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式掠明。本人完全意识到本声明的法

4、律后果由本人承担。。女＇么：作者签名：曰期僻巧处曰ｆ＾学位论文版权使用授权书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。留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阔和借阅本人授权湖南大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检＾＞采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。索，可｜＾本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保密巧。＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）之Ｊ方＾、作者

5、签名：扛日期：皆年９月苗日户？＾导师签名：日期：年ｊ月２日＾基于MRAS的神经网络PMSM矢量控制系统摘要近年来，高性能永磁同步电机(PMSM)控制系统已经成为电气传动控制系统的一个主流发展方向。永磁同步电机是一个非线性、多变量、强耦合、时变的被控对象，被控系统易受电机参数变化、外部负载扰动等不确定性因素影响，传统速度控制控制性能不尽如人意，研究高性能永磁同步电机控制系统解决上述不确定性因素的影响成为电机控制领域热点课题。本文为了提高PMSM控制系统的性能，对PMSM矢量控制系统的高性能控制

6、策略进行研究，使控制系统具有抗干扰能力、高可靠性和强鲁棒性。本文以空间矢量脉宽调制(SVPWM)和永磁同步电机数学模型作为理论基础，将神经网络理论和模型参考自适应(MRAS)理论相结合，研究一种基于神经网络模型参考自适应永磁同步电机的速度控制方案。该方案基于BP神经网络的误差反向传播机制，探讨BP神经网络模型参考自适应速度辨识方法，研究单神经元速度控制器，重点对控制系统中神经网络辨识器算法进行改进，其中辨识器兼作间接传递误差的通道，从而解决单神经元控制器权值的修正问题。该算法利用神经网络可以逼近任何复

7、杂非线性控制对象，通过在线不断自学习、自适应性控制的优点以克服传统模型参考自适应控制算法的不足，使系统具有更强的鲁棒性和容错性。同时利用Matlab/simulink建立仿真模型进行仿真研究，仿真结果表明：本文提出的基于BP神经网络模型参考自适应辨识器与单神经元速度控制器，与传统MRAS速度辨识方法和传统PI速度控制策略相比，具有较好的辨识精度与自适应能力。最后通过搭建以TMS320F2812为核心的硬件实验平台，分别进行了硬件设计和软件设计，并做相关实验进行验证。实验结果表明本文研究的控制策略具有较

8、好的适应性、可靠性、抗干扰能力和鲁棒性。关键词：永磁同步电机(PMSM)；模型参考自适应(MRAS)；速度辨识器；速度控制器II硕士学位论文AbstractInrecentyears,High-performancepermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)controlsystemhasbecomeamainstreamdevelopmentdirectionoftheelectricaldrivecontrolsys