永磁同步电机优化控制系统仿真研究

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1、￣单位代码１０６０２Ｉ号２０１３０１１６４３分类号ＴＭ３５１级公开方心＇？序Ｑ吁爲硕壬学佐誤文永磯同步电机化化控制系统仿真研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＯｐ村ｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ学院：电子工程学院专业：电子与通信王程研究方向：电机优化控制年级：２０１３级研究生一民：赵指导教师：黄植功副教授完成日期ｔ２０１６年４月永磁同步电机的化

2、化控制系统仿真研究专业若＃：电子与通信工程一申请人：赵民指导教师：黄植功副教授论文答辩委员会主席：委员：、梦ｉｆｆ．＾永磁同步电机优化控制系统仿真研究一研巧生：：２０１３：赵民导师黄植功年级专业：电子与通信工程研巧方向：电机优化控制摘要随着永磁材料生产规模的扩大、电机制造工艺的不断提升，同时微电子技术与计算机。技术的不断成熟和现代智能控制理论的飞速发展，永磁电机更加现代化社会对电机控制系统的要求更高，发展永磁同步电机（ＰＭＳＭ）为执行机构的高性能永磁交流控制系统成

3、为今后的发展方向。永磁同步电机控制系统在汽车发动机、家用电器、工业机器人、数控机床、办公自动化设备、飞行器跟踪和导弹制导等领域得到了广泛应用。永磁同步电机控制系统越来越被人们重视。一永磁同步电机是个非线性，电机的模型和参数容易在实、强賴合、时变的复杂系统际工作环境下受到影响变化，同时传统双环结构（转速环与电流环）控制器由于各环之间的相互影响，减少了系统的动态响应性能。同时，由于现代永磁同步电机控制系统对电机转速的动态响应速度提出了越来越高的要求，Ｗ往经典控制理论通常使用己知的线性模型为研究对象，难Ｗ达到如今控制系统

4、的性能指掠要求。如今，通过先进智能控制算法的研究来提高ＰＭＳＭ控制系统性能成为近些年来的研究热点。本文完成的主要研巧工作可分为Ｗ下几个方面：。，介绍了永磁同步电机的主要结构在此基础首先、分类方法与控制策略的发展现状上，分别分析了Ｈ巧静止坐标坐标系、两相静止坐标系和两相旋转坐标系下ＰＭＳＭ数学模型，并选取在两相旋转坐标系下对永磁同步电机控制系统进行了具体分析。其次，详述了的永磁同步电机矢量控制系统，又分析了永磁同步电机的不同控制技术的原理和逆变器调制方法中常用的电压空间矢量脉宽调制（ＳＶＰＷＭ）原理。同时在ＭＡＴＬ

5、ＡＢ软件的Ｓｉｍｕｌｉ址环境下建立了完整的基于ＳＶＰＷＭ矢量控制的永磁同步电机控制系统仿真模型，包括坐标变换模块和ＳＶＰＷＭ调制波生成模块等模块。这些为控制系统研巧奠定了基础。而后，通过对神经网络理论与模糊控制原理的分析，将径向基函数（ＲＢＦ）神经网络控制器应用到永磁同步电机控制系统中，并使用模糊逻辑优化ＲＢＦ神经网络的学习步长，提高了ＲＢＦ神经网络的优化效率。然后通过ＭＡＴＬＡＢ软件中ｍ文件与Ｓｉｍｕｌｉｎｋ环境下建立优化控制系统的仿真模块，仿真结果表明，送种优化后的神经网络控制器对永磁同步电机速度控制有着良好的

6、运行性能，比Ｗ往的传统控制方法转速超调量更小，更快地趋于平稳。最后，本文尝试针对永磁同步电机运行中参数和负载力矩变化问题，分析了粒子群算法，并加入动态惯性因子优化算法的初始速度，然后建立了，Ｗ提高粒子群算法收敛效果Ｉ＾基于带有惯性因子的粒子群算法的参数估计器，利用粒子群算法的全局逼近性来消除误差干扰的影响。为了验证该参数估计器的可行性，建立了基于反步法电机自适应控制系统，使用ＭＡＴＬＡＢ中的ｍ文件建立仿真，，仿真结果表明，应用该参数估计器时保证了跟踪系统有良好的跟踪效果，拥有全局稳定性和较强的鲁棒性。

7、关键词；；：永磁同步电机；ＲＢＦ神经网络模糊逻靖粒子群算法ｎＡｂｓｔｒａｃｔＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒＣｏｎ化ｏｌＳｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｙＭ＊ａｓｔｏＣａ打ｄｉ过ａｔｅ：ＺｈａｏＹｉｍｉｎＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＨｕａｎｇＺｈｉｏｎＧｒａｄｅ：２０１３ｇｇＭａｊｏｒ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ凸ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＦｉｅｌｄ

8、：ＯｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｍｏｔｏｒＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｓｃａｌｅｏｆｔｈｅｐｅｒｍａｎｅｎｔｍ