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时间:2018-09-17
《无刷同步电动机智能全数字励磁系统研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、武汉科技大学硕士学位论文第55页摘要同步电机由于具有功率因数高、运行效率高的优点,在工业领域得到广泛的应用。尤其是近年来水利、冶金、化工等行业的迅速发展,使得同步电机的市场需求很大。励磁系统是同步电机正常工作的核心部件。工业的发展要求同步电机的励磁系统有更好的性能,要求励磁系统具有限制、报警、监控、保护等功能。励磁系统的发展方向是数字化、智能化。其主要体现在励磁调节器和功率单元的数字化上。基于国内同步电机的励磁发展现状,本文介绍了一种无刷同步机智能全数字励磁系统的设计。在无刷励磁同步电动机励磁系统的智能控制中,将模糊控制和神经网络算法引入
2、同步电动机功率因数控制系统,从而构成了模糊神经控制器,实现电机启动阶段的控制。当电机转速达到给定值后,由PID调节器起作用,实现无差控制,输出西门子6RA70整流器电流的给定值,以控制励磁发电机的励磁电流。模糊控制和神经网络相结合,充分利用了二者优势互补的特点,进一步提高了系统的动态性能和鲁棒性。传统PID的控制,保证了稳态时系统的无差控制。将模糊神经控制器与传统的PID调节器结合起来调节功率因数,使系统具有更好的动态性能和稳态性能。关键词:同步电机;无刷励磁;PID;模糊控制;神经网络;S7-300PLC武汉科技大学硕士学位论文第55页
3、AbstractBecauseofitsadvantagesbyhighpowerfactorandefficiency,synchronousmotortobewidelyusedinindustrialareas.Particularly,waterconservancy,metallurgy,chemicalindustryisdevelopingrapidlyinrecentyears,themarketdemandofsynchronousmotorisgreat.TheexcitationsystemofSynchronous
4、motoristhecorecomponentsforitsnormalwork.ThedevelopmentofIndustrademandtheexcitationsystemabetterperformance,anddemandithasrestrictions,alarm,protection,andotherfunctions.Thisisreflectedinthedevelopmentofdigital,intelligent,anditmainreflectedinthedigitalexcitationregulato
5、randpowerunits.Basedonthesituationofexcitationofsynchronousmotorinourcountry,thispaperforabrushlesssynchronousdigitalexcitationsystem-wideintelligentdesign.Algoirthmsoffuzzycontrolandneuralnetworkhavebeenintroducedtothepowerfactorcontrolsystemofthesynchromotor,soastoformt
6、hefuzzy-neuralcontrollertoforcecontrolduringitsstartingstageintheintelligentcontrolofthebrushlessexcitationsystemofthesynchromotor.Whenthespeedreachesitsratedvalueofthemotor,thePIDcontrollerwillactivatetoforcezeroerrorcontroltobringthegivencurrentvaluetoSIEMENS6RA70rectif
7、ier,whichwillcontroltheexcitationcurentofthegenerator.Thecombinationoffuzzycontrolandneuralnetworktakesfulladvantageofthespecialtywhichoffsetseachothertoimprovethedynamicandrobustperformanceofthesystemfurther.ThetraditionalPIDcontrolassuresnoerrorcontrolinstable.Keywords:
8、Synchronousmotor;Brushlessexcitation;PID;Fuzzycontrol;Neuralnetwork;S7-300PLC武汉科技大学硕士学位论文第55页目录摘
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