感应电机的神经网络逆系统控制的数字实现

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1、东南大学硕士学位论文摘要本文针对基于精确模型的感应电机高性能控制方法中存在的问题，将神经网络与逆系统方法结合，以数字信号处理器和智能功率模块为控制核心，数字实现了感应电机的神经网络逆解耦控制方法，有效地克服了感应电机的未建模动态、参数变化及负载扰动对控制性能的影响，真正实现了感应电机的线性化动态解耦控制，为高性能的感应电机解耦控制提供了一种新方法。论文的主要研究工作及取得的研究成果如下：研究了感应电机的矢量控制方法的原理及坐标变换规律；简要说明了感应电机逆系统控制方法的基本原理；为解决由于感应电机因受未建模动态、参数变化和负载扰动影响而使解析逆系统

2、方法难以在实际中应用的难题，采用了感应电机的神经网络逆解耦控制方法；给出了感应电机神经网络逆模型的结构形式、辨识方法及实现步骤，使整个系统具有很强的参数鲁棒性和良好的抗负载扰动的能力，为逆系统方法在高性能感应电机控制中的应用奠定了基础。为验证感应电机的神经网络逆解耦控制方法在实际应用中的有效性，在基于数字信号处理器和智能功率模块的感应电机数字控制装置上，采用DSP汇编语言设计了控制系统的软件，成功地进行了感应电机的神经网络逆系统动态解耦控制实验。实验结果显示系统具有良好的控制性能，表明感应电机的神经网络逆系统方法是一种有效和实用的高性能控制方法。关

3、健词：感应电机；矢量控制；逆系统；神经网络；数字信号处理器；智能功率模块第1页东南太举坝士学位论文AbstractABST＆警CTThispa口erfocusesonsomeproblemsincentrelstrategiesofinductionmotorwhichdependonaccuratemodels，suchasthatonlyCallrealizestaticdecoupling，runshertofboththerobustnessonparametervariationandt

4、lea秭l{&toresistloaddistu痛

5、ance．Basedonthedigitalsignalprocessor(DSP)andintelligentpowermodule(IPM)，theneuralnetworkinversesvstemmethodforinductionmotorcongoliSrealizeddigitally．Theinfluencecausedbyunmodelingdynamics．parametervariationand10addisturbanteisdecreasedevidently．Thismethodachieveslinearizatio

6、nanddynamicdecouplin2ofinductionmotorandprovidesanewapproachforhighperformancecentrelofieductionmotor,Maincontentsandprogressesinthispaperareasfollows：ThebasicprinciplesandCOOrdinatetransforillrulesofvectorcontr01methodofinductionmotoraleanalyzedemphatieall3,andthebasieprincip

7、lesofthejnversesystemmethodareanalyzedsimply．珏ordertoeliminatethelnfluenceresultedfromunmodelingdynamics。parametervariationandloaddisturbance．neuralnetworkinversesystemmethodisproposedtorealizethedecouplingcentrelofinductionmotor．AndthestructurefoFltlofNNinversesystem．theident

8、ificationapproachandrealizationstepstoobtaintheneuralnetworkinversionalegiven．Thiscontr01systemhasgoodrobustness幻parametervariationandstrongadapt曲ili童v韬loaddisturbance。秘l璐highperformancecentrelOf抽d珏clionmotorissignificantlyimprovedbvNNinversesystemmethod．Toprorethevalidityofth

9、emethodgiveninthisPaDeLtherealizationschemeofdigitaIcontrolsy