基于小波网络的异步电机矢量控制系统研究

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1、摘要矢量控制技术已被广泛地应用于高性能异步电机调速系统中。然而，由于在实时控制中存在严重的外部干扰、参数变化和非线性不确定因素，因此基于精确电机参数的准确解耦很难实现，并且磁通和转矩的动态性能也受到严重的影响。为了实现异步电机高性能的无速度传感器矢量控制，必须准确知道电机转速和转子磁链等参数，基于这一点，本文提出了用小波神经网络(WNN)的方法，来构造对转子磁链和转速进行辨识的小波神经网络系统参数辨识器，阐述了小波神经网络的结构并对小波神经网络的算法进行了认真研究。本文从异步电机模型出发，构造了具有小波神经网络辨识器的矢量控制系统仿真模型，从仿真结果可以看出，采用小波神

2、经网络的转速辩识器代替矢量控制系统中的速度传感器，实现矢量控制系统无速度传感器的方案是可行且有效的，同时，矢量控制系统的转子磁链辨识器加入小波神经网络其低速性能还有明显改善。本文对无速度传感器矢量控制系统的接口电路进行了研究，主要包括实现小波神经网络辨识算法的数字信号处理器(DSP)系统开发和六边形磁链轨迹控制PWM方法。通过本文的研究，有理由确信小波变换与神经网络等智能技术的相互交叉、相互渗透，将给无速度传感器矢量控制系统的最终稳定运行和准确控制奠定可靠基础。关键词：小波神经网络；磁链观测；无速度传感器；矢量控制；异步电机ABSTRACTThefieldoriente

3、dcontroltechniqueiswidelyusedinhighperformancemotioncontrolofinductionmotors．However，inreal-timeimplementation，precisedecouplingwhichrequiresaccuratemotorparametercan’tbefullyrealizedduetosignificantplantuncertaintiessuchasexternaldisturbances，parametervariationsandplantnonlineardynamics

4、．Thismaydeterioratethedynamicperformancesoffluxandtorquesignificantly．Tofulfillhighperformancevectorcontrolofaninductionmotor，itisnecessarytoknowpreciselyparametersofinductionmotor，suchasrotorspeedandRotormagnetismchain．Sowaveletsandneuralnetworkarecombinedandwaveletneuralnetwork(WNN)isp

5、roposed．ThroughWNNidentifier，Rotormagnetismchainandrotorspeedareidentified．Inthispaper，waveletneuralnetworkconfigurationisexpatiatedanditsalgorithmisanalyzed．Accordingtoinductionmotorprinciple，simulationmodelofvectorcontrolsystemwithwaveletneuralnetworkidentifierisbuilt．Simulationresultr

6、evealsthatvectorcontrolsystemwithWNNidentifiershowedexcellentstaticanddynamicperformance．SothroughusingspeedidentifierwithWNNreplacingspeedsensoronthevectorcontrolsystem，theschemewithnospeedsensoriseffectiveandfeasible，andvectorcontrolsystemwithWNNstatorresistancedetectorresolvedlowspeed

7、performance．Finally，WedevelopedasystembasedonDigitalsignalprocessor(DSP)，andtothesystemcanrunsteadily，wedesignedtheschemeofvectorcontrolandstudythePWMmethodcontrolledbythehexagonfluxtrace．AccordingtothisPaper’Sresearch，wecanbelievethatthecombinationofwavelettransformandne