基于参数辨识及补偿控制的异步电动机智能控制技术研究

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1、华中科技大学博士学位论文基于参数辨识及补偿控制的异步电动机智能控制技术研究姓名：徐小增申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：秦忆20050701摘要本论文以转子磁场定向控制的异步电动机调速系统为研究对象以提高系统的动态响应和鲁棒性为主要目标研究和建立转子电阻等参数变化情况下的异步电动机动态数学模型以及基于此动态数学模型的参数辨识模糊神经网络控制神经网络控制非线性控制和自适应控制等控制策略控制结构和控制技术1在实时控制中参数在线辨识算法的复杂程度直接影响系统控制的实时性和动态性能而参数变化情况下系统的

2、数学模型不仅能够用于分析参数变化对系统性能的影响而且对提高辨识算法的快速性和准确性有重要的作用为此本文在异步电机动态数学模型基础上应用状态增量的方法研究推导和建立了异步电机转子电阻和电感变化情况下的数学模型并应用该模型分析了参数对系统性能的影响模型以Laplace算子的传递函数形式表示具有结构简单物理概念清晰使用方便等特点为研究分析电机转子电阻等参数对系统性能的影响和参数辨识等提供了一种新的简单实用的方法2应用人工神经网络的方法在所建立的状态增量型动态数学模型研究的基础上提出了转子电阻系统转动惯量粘性摩擦系数和负

3、载转矩的辨识方法在此基础上通过在前向通道串入一个校正装置的方法提出了转子电阻和负载转矩扰动影响的补偿和校正的方案辨识方法和校正方案具有结构简单使用方便的优点同时应用非线性控制理论还提出了一种转子电阻和负载转矩参数辨识的方法在此基础上设计和建立了非线性控制器和自适应控制系统实现了良好的系统跟踪响应性能3提出了一种以转矩电流为指导值和目标函数的神经网络控制方案建立了考虑转子电阻变化情况下进行补偿控制的系统在建立输出参考模型和教师指导控制器的基础上推导和建立了以转矩电流为目标函数和以电机输出转速为目标函数的两种神经网络

4、控制方案的计算控制算法在电机的动态响应和参数变化对系统的影响方面进行了研究分析计算机仿真结果证明转子电阻补偿器能有效地改善控制系统的动态响应以I转矩电流为指导值和目标函数的神经网络控制方案具有速度响应快跟踪性能好和鲁棒性强等优点4提出了一种基于教师值指导和隶属函数参数自调整以电机转矩电流误差为目标函数的模糊神经网络控制器以及考虑转子电阻变化影响补偿控制的控制系统建立了隶属函数的中心点参数和宽度参数的调整算法对参数变化情况下系统的动态性能进行了分析研究计算机仿真结果证明该控制系统能有效地抑制参数变化对系统的影响以转

5、矩电流为指导值和目标函数的模糊神经网络控制方案具有较强的鲁棒性和较好的速度响应性能通过计算机仿真在神经网络和模糊神经网络两种控制方案下对基于电机角速度误差为目标函数和电机转矩电流误差为目标函数的两种情况下控制器的性能进行了比较分析研究并推导和建立了以转矩电流为目标函数和以电机输出转速为目标函数的四种智能控制方案和控制算法关键词动态数学模型参数辨识神经网络模糊神经网络系统补偿智能控制交流传动系统IIAbstractThespeedregulatingsystemofvectorcontroloninductionm

6、achineischosenastheobjectofstudyinthisdissertation.Themainaimofstudyistoimprovetheperformancesofthesystemindynamicresponsesandrobust.Startingwiththedynamicmathematicalmodelstudyintheconditionsofparametervariations,thestudyisdeeplydoneonthecontrolstructuresand

7、controlstrategiesofparameteridentification,fuzzy-neuralcontrol,neuralcontrol,nonlinearcontrolandadaptivecontrol.Inrealtimecontrol,thecomplexitydegreeofonlineparameteridentificationalgorithmdirectlyaffectstheperformancesofrealtimesystemanddynamicresponses.Them

8、athematicalmodelsintheconditionofparametervariationsarenotonlyusedtoanalyzetheeffectsofparametersonsystemperformance,butalsoplaytheimportantroleinimprovingthecelerityandveracityofidentifi