【摘 要】
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本文系统地介绍了直接转矩控制的现状及发展情况,并对直接转矩控制的基本理论进行了介绍,提出了智能算法在直接转矩控制系统中的应用,通过MATLAB/Simulink仿真实验验证了其有
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本文系统地介绍了直接转矩控制的现状及发展情况,并对直接转矩控制的基本理论进行了介绍,提出了智能算法在直接转矩控制系统中的应用,通过MATLAB/Simulink仿真实验验证了其有效性。 为了实现智能算法与直接转矩控制的合理结合,本文在分析了小波网络、遗传算法、BP算法等智能算法的优缺点的基础上,提出了混合智能算法并应用于直接转矩控制系统当中。 为了实现高性能的异步电动机控制系统,必须准确知道电机的转速。然而速度传感器的使用不仅降低了系统的可靠性,而且增加了系统的硬件成本。因此,本文从异步电动机的模型出发,构造了小波网络电机转速辨识模型,并利用混合学习算法对其进行学习、训练,混合学习算法实现了遗传算法与BP算法的优势互补,明显的提高了网络的收敛速度。从仿真结果来看,使用小波网络速度辨识器的直接转矩控制系统具有良好的动、静态特性,表明小波网络速度辨识器可以完全取代直接转矩控制系统中的速度传感器,实现了无速度传感器直接转矩控制系统。 同时,为了提高系统的控制性能,简化控制算法,本文构造了小波网络开关状态控制器,由于网络的并行运算能力,减少了控制器的延时时间,从而提高了直接转矩控制系统的控制性能。
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