【摘 要】
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直接转矩控制策略是一个动态的、回复的、非线性信号处理的控制方法,在理论上基于逆变器的三相异步电机直接转矩控制系统可获得良好的性能,但由于要获得良好的性能需要进行一
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直接转矩控制策略是一个动态的、回复的、非线性信号处理的控制方法,在理论上基于逆变器的三相异步电机直接转矩控制系统可获得良好的性能,但由于要获得良好的性能需要进行一些复杂的计算,由于计算时间不可避免延迟使得直接转矩控制系统有稳定误差存在,同时也不能充分利用电子器件的动作频率.实际上,控制性能在很大程度上依赖于控制算法的简单与否和实现算法硬件的性能.神经网络,简单的结构,具有很强的学习、逼近任意函数和并行计算能力,是一种很有希望的方法来提高直接转矩控制系统性能.该文工作旨在根据直接转矩控制的特点,基于神经网络理论,针对当前不足对直接转矩控制系统展开了研究与讨论.该文主要贡献包括以下几个方面:1.分析了传统定子磁通观测的不足,然后结合BP网络知识,用神经网络实现了简单、鲁棒性好的定子磁通观测.2.考虑到直接转矩控制中难以用一总的神经网络实现电压状态选择,将电压状态选择部分分为四个部分分别实现,然后连为一体实现了电压状态选择功能.3.用神经网络实现了直接转矩控制系统,并与传统方法作了比较,得出结论:用神经网络实现的直接转矩控制系统可提高系统性能,有利于直接转矩控制算法在中小功率系统中的应用.4.作者在控制系统的数字化实现以及实时软件的编制方面,进行了理论与实践研究.采用C语言和PE-PRO开发平台自带语言混合编程,成功实现了直接转矩控制策略,并验证了用神经网络实现直接转矩控制策略的可行性.
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