基于神经网络的永磁同步直线电机混沌运动的控制研究

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1、学校代号10536学号12105020488分类号TM301.2密级公开硕士学位论文基于神经网络的永磁同步直线电机混沌运动的控制研究学位申请人姓名刘旭鹏所在学院电气与信息工程学院导师姓名及职称曾喆昭教授学科专业电气工程研究方向电机与电器论文提交日期2015年4月学校代号：10536学号：12105020488密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于神经网络的永磁同步直线电机混沌运动的控制研究学位申请人姓名刘旭鹏导师姓名及职称曾喆昭教授所在学院电气与信息工程学院专业名称电气工程论文提交日期2015年4月7日论文答辩日期2015年5月28

2、日答辩委员会主席文建国TheChaoticMotionControlofPermanentMagnetLinearSynchronousMotorbasedonNeuralNetworkbyLIUXupengB.E.(HunanInstituteofEngineering)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinDisciplineofCircuitsandSystemsinChangsh

3、aUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorZengZhezhaoApril,2015长沙理工大学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究所取得的研究成果。除了文中特别加切标注引用的内容外，本论文不包含任何其牠个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要责献的个人和集体，均己在文中明确方式标明，本人完全患识到本声明的法律宿果由本人承担。作者签名：曰期；）｜许＾月Ｖ曰一句＊＾前户ｊ筆学位论义版权

4、使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同点：学校保留并向国家有关部口或机构巧交论文的复印件和电子版Ｉ允许论文被査阐和语閱。本人授权长炒理工大学可凹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＾心乘巧影印、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Ｋ保密□，在年解密后适用本授极书。２、不保密口。褲在＂扣上相应方框内打叫）巧者签名：，旅曰期：巧月２＾曰＾昕知１导师盤日期月曰之摘要永磁同步直线电机在运行过程中表现出明显的时变性，当系统运行

5、的温度等客观因素发生改变时，模型参数会跟着发生变化，当运行参数越过混沌吸引子发生的临界点时，便开始产生混沌现象。混沌运动对电机运行质量和可靠性都产生很大程度的影响，对生产过程造成严重的损失。所以，分析和研究永磁直线同步电机的混沌特性，研究控制对策以确保电机安全稳定运行，对整个电力系统高效运行都有非常重要的现实意义，论文的研究内容如下：（1）借助坐标变换得到类似洛伦兹混沌系统的永磁同步直线电机的混沌模型，利用Matlab仿真平台，证实了永磁同步直线电机对运行参数的依赖极其敏感，当参数进入某一个区间范围，电机系统便开始发生混沌运动。考虑

6、了在实际运行时，永磁同步直线电机的运行参数会因为外界或者内部因素的干扰而作随机变动，但是也要考虑到经过人为操作，其运行参数在达到一定值后便稳定在某个混沌状态下，以参数固定的模型运行。基于此，论文分析了永磁直线同步电机参数固定的和参数不确定的动态模型，针对每一种参数模型，分别提出了两种最优的控制策略。（2）当运行参数固定不变时，为了抑制永磁同步直线电机的混沌状态，在混沌控制的相关理论基础上提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的反馈控制方法。该方法是以永磁直线同步电机的定子交轴电流、直轴电流以及转速作为控制变量，首先用RBFNN学

7、习这3个变量所体现出来的混沌动力学特性，用训练好的径向基函数神经网络模型反馈控制混沌系统，仿真表明，该方法不需要严格掌握系统的初始状态，能够使永磁直线同步电机的混沌状态快速还原到稳定平衡点。（3）基于电机运行特性参数容易随外界因素变化，动态模型多变，进而提出将自抗扰控制与RBF神经网络融为一体的控制方法。该方法综合吸取了RBF神经网络控制和自抗扰控制的优点，既能利用RBF神经网络控制逼近能力强，学习速度快的优点，也能利用自抗扰控制方法不依赖模型、能实时给予补偿的优点。研究结果表明，该文提出的控制方法具有极高的控制精度、鲁棒性强和较快

8、的响应速度，对整个电机的安全高效运行有着极其重要的应用价值。I关键词:永磁同步直线电机；混沌；RBF神经网络；单神经元；自抗扰控制IIABSTRACTTheoperatingofpermanentmagnetsynchronousli