【摘 要】
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矢量控制是目前应用最为普遍的感应电机控制技术之一,其应用大大改善了感应电机转矩控制的精度和响应速度。传统的矢量控制对电机参数强依赖,因而往往需要额外的参数辨识环节。近年来,以神经网络为代表的智能算法,由于表达能力强,鲁棒性好的特点,其在PID控制、参数辨识、转矩估算等方面得到了广泛的应用。本文将神经网络与磁链观测方法相结合,提出了一种工程化的转矩估算方法,通过仿真和实验对其有效性进行了验证。本文的
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矢量控制是目前应用最为普遍的感应电机控制技术之一,其应用大大改善了感应电机转矩控制的精度和响应速度。传统的矢量控制对电机参数强依赖,因而往往需要额外的参数辨识环节。近年来,以神经网络为代表的智能算法,由于表达能力强,鲁棒性好的特点,其在PID控制、参数辨识、转矩估算等方面得到了广泛的应用。本文将神经网络与磁链观测方法相结合,提出了一种工程化的转矩估算方法,通过仿真和实验对其有效性进行了验证。本文的主要工作如下:1、引入高精度铁耗模型,提高了感应电机动态转矩的模型精度;研究了磁场定向误差对矢量控制中转矩估算精度的影响,引入系统的给定和响应序列作为神经网络的输入,提升了转矩估计的动态精度和鲁棒性。2、提出了一种基于端到端的映射以及循环神经网络(RNN)结构的无磁链观测转矩估计算法;结合使用滑动窗口结构和门控循环单元(GRU)解决了长链式RNN容易出现的不收敛问题。3、提出了一种仿真数据预训练加实验数据微调的训练流程,提升了数据集制作的效率和质量;设计了一种矢量控制系统中前馈神经网络模型的分步算法,降低了中断周期内的计算量。4、搭建了基于TI套件(TMS320F28335)、训练机(Tensorflow1.9)和感应电机对拖装置的仿真与实验验证平台,通过仿真和实验对理论成果的有效性进行了验证。
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