基于神经网络控制srd的矿井通风系统研究

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1、论文题目:基于神经网络控制SRD的矿井通风系统研究专业:电力系统及其自动化硕士生:郝帅(签名)指导教师:付周兴(签名)摘要矿井通风系统是矿井生产系统的重要组成部分,它的合理与否对矿井安全生产具有重要而长期的影响。一般来说,对矿井通风系统的调节与控制主要体现在两方面:一是矿井通风网络的优化;二是矿井风量的调节。矿井通风网络的优化与风量调节,通过使用风网解算软件来实现对整个矿井通风系统的动态分析与监测,从而确定出通风机的最优风压值并达到各设施的最佳调节参数,使得整个通风网络得到优化。采用开关磁阻电机(SRM)作为通风系统的动

2、力源,利用开关磁阻电动机调速系统(SRD)实现了矿井通风机风量调节。针对SRM本身存在的转矩脉动大、噪声大等缺点,采用直接转矩控制的方法来减小其转矩脉动。经过仿真验证,直接转矩控制方法可以有效减小SRM的转矩脉动,减小电机噪声。为了使整个调速系统结构更加简单、安全、可靠以及经济,利用广义回归神经网络实现其无位置传感器,仿真结果表明该方法效果良好。最后设计了以TMS320F2812DSP为核心控制器通风调速系统的硬件电路,包括主控模块、功率变换器、电流检测模块、电压检测模块以及保护模块等相关电路并给出了相关程序流程图。关键

3、词:风网解算;开关磁阻电机;直接转矩控制;神经网络;无位置传感器研究类型:应用研究Subject:ResearchonMineVentilationSystemofSwitchedReluctanceDriveBasedonNeuralNetworksSpecialty:PowerSystemandItsAutomationName:HaoShuai(Signature)Instructor:FuZhouxing(Signature)ABSTRACTVentilationnetworkisanimportantparto

4、fcoalproduction.Whetheritisinproperworkingorderornothasgreateffectonminesafetyproduction.Generallyspeaking,twowaysareusedtosolvetheproblemofmineventilationsystemregulationandcontrol.Theyaretheoptimizationofmineventilationnetworkandtheregulationofairquantity.Minev

5、entilationnetworkcalculationsoftwareisusedtosolvetheproblemofhowtooptimizemineventilationnetworkandthenmakeadynamicmonitoringtowardsthewholemineventilationsystem.Throughtheusingofmineventilationnetworkcalculationsoftwarewealsocangetoptimumwindvelocitypressureando

6、ptimumparametersofallkindsofregulationmeasures.Atlast,optimumventilationnetworkisobtained.Switchedreluctancemotorisusedaspowersourceofmineventilationandswitchedreluctancedriveisusedtoregulateairquantity.DirectTorqueControlisusedtosolvetheseproblemsexistinswitched

7、reluctancemotorsuchasbignoise、bigtorquerippleandsoon.ThesimulationresultsshowthattorqueripplehasbeencontrolledbyDirectTorqueControlandthenoiseisreduced.Inordertomakethespeedcontrolsystemstructuremoresimple,saferandmorereliable,thispaperpresentsanewapproachtothepo

8、sitionsensorlesscontrolofswitchedreluctancemachinebaseonGeneralizedRegressionNeuralNetwork.Thesimulationresultsshowthatitcontrolsverywellusingthismethed.Atlast

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