永磁同步电机神经网络自校正速度控制系统

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1、学巧代号１０５３２学号Ｓ１２０９Ｗ４０４分类号ＴＭ３４６密级公开■鑛满讀Ａ攀ＨＵＮＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ工程硕±学位论文永磁同步电机神经网络自校正速度控制系统？学位申请人姓名下时云培养单位电气与信息Ｘ程学院导师姓名及职称余致廷副教授刘国清教授级高工学科专业控制程研究方向电力电子与电气传动论文提交日期２０１５年５月４曰学校代号：１０５３２学号：Ｓ１２０９Ｗ４０４密级：公开满南大学工程硕±学位论文永

2、據同步电机神经网络自校正速度控制系统学位串请人姓名：Ｔ时云导师姓名及职称：余致廷副教授刘国清教授级高工培养单位：电气与信息工程学院专业名称：控制工程论文担巧日期：２０１５年５月４日论文答巧日期：２０１５年５月８日答據委员会主巧：李树涛教授ＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｎｅｔＳｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄＯｎＮｅｕｒａｌｇｙ－ｎｎＮｅｔｗｏｒｋＳｅｌｆｔｕｒｉＳｅｅｄＣｏｎｔｒｏｌｇｐｂｙＤＩＮＧＳｈｉｙ

3、ｕｎＢ．Ｅ．ＣｈａｎｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔ２０１２（ｇｙ）ＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａｒｔｉａｌｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｑｇＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｉｎＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｔｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＳＨＥＺｈｉｔｉｎ

4、ｇ，Ｐ防ｆｅｓｓｏｒａｔｅＳｅｎｉｏｒＥ打ｇｉｎｅｅｒＬｉｕＧｕｏｑｉｎｇＭａｙ，２０１５湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研巧所取得的。研究成果除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中＾。。１＾明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担作者签名：曰期：如知＾月沸学位论文版权使用授权书１本学位论文作者完

5、全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部鬥或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可＾１采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、保密□。，在年解密后适用本授权书２、不保密囚。＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名：曰期：年＾导师签名曰期：２。么ｅ１产ｆＩ永磁同步电机神经网络自校正速度控制系统摘要永磁同步电机由于具有

6、体积小、重量轻、转速平稳、动态响应较快、转矩控制简单Ｗ及过载能力强等一些优点而受到广大研究者的青睐并被广泛运用到现代一交流调速系统中。然而永磁同步电机本身是个非线性、多变量、强賴合的控制Ｐ一系统，传统ＩＤ速度控制器很容易受到电机的参数变化与负载干扰等些不确定因素影响。因此在速度控制精度要求较高且负载波动大的情况下，传统ＰＩＤ控制器己经难Ｗ达到永磁同步电机系统的高性能控制要求。神经网络具有自学习自适应能力。，通常用于解决非线性系统的复杂控制问题随着神经网络控制理论的日益成熟与发展，神

7、经网络在电机控制领域的应用越来一越广泛。ＢＰ网络是发展较早的种神经网络按制方法，但是因其训练速度慢等问题一，难Ｗ满足系统的实时控制要求，因此其应用受到定的跟制。而ＲＢＦ神经网络采用合适的训练算法时，能达到学习速度快、泛化能力强、实时性高的要求。一基于Ｗ上原因，本文重点研巧种基于ＲＢＦ神经网络自校正ＰＩＤ的永磁同步电机。Ｎ学习转速控制方法，满足对永磁同步电机系统的高性能控制要求本文将ＲＡ算法与梯度下降学习算法结合训练ＲＢＦ神经网络，Ｗ得到学习速度快，动态性能好的网络结构，然后通过训练

8、好的ＲＢＦ神经网络的自学习自适应能力来校正ＰＩＤ的Ｈ个参数，实现ＰＭＳＭ的速度高性能跟踪控制。为了验证该方案的可行性，本文在ＭＡＴＬＡＢ／ＳＩＭＵＬＩＮＫ仿真环境下建立基于ＲＢＦ神经网络自校正的永磁同步电机矢量控制系统仿真模型，对电机在负载扰动Ｗ及转速突变的情况下进行仿真研究，并与传统ＰＩＤ控制方法进行比较。仿真结果证明该控制器受电机参数变化和负载扰动的影响较小，具有较好的抗干扰