【摘 要】
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异步电机直接转矩控制从20世纪70年代首次提出以来,在完善控制理论、改进控制算法等方面取得了显著的成果.特别是微电子技术最新成果的应用和高性能电力电子器件的使用,直接
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异步电机直接转矩控制从20世纪70年代首次提出以来,在完善控制理论、改进控制算法等方面取得了显著的成果.特别是微电子技术最新成果的应用和高性能电力电子器件的使用,直接转矩控制已在工业领域得到了较广泛的应用.但这一领域的研究人员仍在进行不懈的努力以简化计算和控制系统结构,以及提高直接转矩控制的精度和系统性能.但是,不足的是速度传感器在安装、维护、低速性能较差等方面影响了异步电机调速系统的简便性、廉价性及系统的可靠性,因此,人们提出了设计无速度传感器的速度闭环控制系统;其核心问题是围绕对转子的速度进行估计,由此,控制系统性能好坏将取决于合理的控制方案与速度辨识环节的恰当结合.该文主要针对估计转子速度的两种方法—模型参考自适应和基于自适应线性神经网络方法辨识转速,进行了较深入的分析和研究.首先,在传统模型参考自适应辨识转速的方法基础上,提出改进措施,即采用高通滤波和低通滤波相结合的方法减小误差,提高了整个系统的控制性能,最后通过仿真实验验证了所提方法的正确性.其次,由于神经网络具有自适应和自学习性,故它与线性系统的自适应控制有许多相似之处,采用自适应线性神经网络方法设计的辨识系统具有更快的速度、更好的适应能力和更强的鲁棒性.在该文中,通过理论和MATLAB/SIMULINK仿真分析了两种方法的优劣,肯定了自适应线性神经网络方法较适合电机控制系统的调速性能,其控制精度更高,自适应和自学习能力更强.最后,就无速度传感器在智能控制方面的发展提出了展望.在以上理论分析及仿真实验的基础上,采用TMS320F240数字信号处理器构建了相应的实验系统,对模型参考自适应辨识转速的方法进行了软件设计,由于时间所限,该文仅实验调试了直接转矩控制的闭环系统,即通过速度编码器测量出速度的情况,而辨识转速环节部分的软件调试实验还需今后做更进一步的工作.
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