基于神经网络逆系统的永磁同步电机控制优化研究-机械制造及其自动化专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 CONTROL OPTIMIZATION RESEARCH OF PMSM BASE ON NEURAL NETWORK INVERSE SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Mechanical Manufacture and Automation Author: Xianfeng Zhao Advisor: Xiaoning Li School: School of Mechatronics Engineering 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 年 月 日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 摘要 摘 要 交流传动技术的快速发展推动了工业现代化，并且矢量控制方法使得交流电 动机的控制性能得到很大改善，因而交流传动占据了电气传动的主要地位。其中 永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM) 优点众多，又符合 现代工业社会发展的需要，对其控制和应用成为研究的热点。作为一个复杂的非 线性控制对象，PMSM 的控制受到参数动态变化和内部状态耦合的影响，传统的 控制方法不能得到较好的控制和解耦效果，这在一定程度上制约了 PMSM 的应用 和发展。神经网络逆系统控制作为智能解耦控制方法将为电动机智能控制系统提 供一种有效的解决方案。 本文针对 PMSM 应用和发展中的现实问题，在详细分析神经网络逆系统理论 和原理的基础上，以神经网络逆系统非线性系统解耦策略为研究手段，对永磁同 步电动机的控制系统进行建模、仿真和验证，以期解决 PMSM 控制应用中的关键 问题。 具体来说，在 PMSM 建模方面，论文通过分析永磁同步电动机及其数学模型， 推导了具有可逆性的电机运行状态的系统数学表达式，用于逆系统建模；在神经 网络逆系统的理论方面，研究了神经网络逆系统的主要原理，以及建立基于神经 网络逆系统的控制系统的策略和步骤，同时针对 BP 和 RBF 神经网络的结构和参 数，通过大量的训练测试获得理想的神经网络模块；在 PMSM 控制和优化方面， 论文采用神经网络逆系统控制系统对永磁同步电动机进行控制，其控制效果验证 了神经网络逆系统理论，其模型仿真结果表明该方法能够改善传统控制策略的控 制效果；同时初步探索粒子群算法应用在基于神经网络逆系统电机控制系统中的 步骤。论文实证研究表明：基于 RBF 神经网络逆系统的永磁同步电动机控制系统 具备快速稳态响应和优良的抗扰动动态响应特性，克服了参数时变等条件的影响； 论文最后以 DS1104 单板系统为核心，通过与 IPM 智能模块以及信号检测模块的 连接搭建完整的 dSPACE 实验平台，完成了基于 dSPACE 的控制系统的模型构建 与程序下载，电机实时运行效果比较理想，证明了方法的有效性。 关键词：永磁同步电动机，神经网络，逆系统，dSPACE I ABSTRACT ABSTRACT With the rapid development of AC serve control technology in industrial modernization, vector control method for AC motor has greatly improved the control performance, which makes AC serve control as a main stream of electric driving. Moreover, with many advantages in control, permanent magnet synchronous motor (PMSM)