【摘 要】
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同步磁阻电机具有能效高、不使用永磁材料等优势,是近年来国内外高效节能电机领域的研究热点。为实现高效运行,同步磁阻电机的控制策略需与电机参数相结合,然而部分参数会随着电机进入磁路饱和状态而发生变化,进而影响调速系统控制性能。本文针对这一问题展开研究,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统（Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,ANFIS）与PI调节
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同步磁阻电机具有能效高、不使用永磁材料等优势,是近年来国内外高效节能电机领域的研究热点。为实现高效运行,同步磁阻电机的控制策略需与电机参数相结合,然而部分参数会随着电机进入磁路饱和状态而发生变化,进而影响调速系统控制性能。本文针对这一问题展开研究,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统（Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,ANFIS）与PI调节相结合的同步磁阻电机矢量控制策略,该策略可实时调整PI调节中的比例、积分增益,进而提高系统响应速度。首先,论文阐述了课题的背景与研究意义,总结了国内外同步磁阻电机控制技术的研究现状。通过有限元仿真计算了磁路饱和时电感随电流变化的趋势,分析了同步磁阻电机矢量控制的基本原理以及参数变化对控制性能的影响。同时计算了电机的电压极限圆与最大转矩电流比转矩角,并研究了一种七段式空间矢量调制的三相调制波的直接计算方法。其次,论文采用ANFIS对电流、转速PI调节中的比例、积分环节增益进行实时修正,并在MATLAB/Simulink中搭建了基于ANFIS-PI的同步磁阻电机矢量控制模型。在得到ANFIS的训练数据后,采用卡尔曼滤波算法、梯度下降法训练了Sugeno型模糊推理系统参数。通过仿真验证了所提策略的可行性及动态响应性能。最后,论文基于TMS320F2812芯片设计制作了同步磁阻电机控制器,编写了控制算法的软件代码,搭建了实验平台并进行了调速实验,结果表明本文提出的ANFIS-PI控制策略能够准确校正比例、积分环节增益以提高同步磁阻电机转速调节的响应速度,具有良好的控制性能。
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