基于神经网络的感应电机变频调速系统控制

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1、维普资讯http://www.cqvip.com电力科学与工程No4·58·EI．E(mICp0WERSCIENCEANDENGINEERING2006文章编号：1672—0792{2006)04—0058—04基于神经网络的感应电机变频调速系统控制王强，杨志峰，徐宇亮(1．中国航天二院，北京100854；2．空军工程大学导弹学院，陕西三原713800)SpeedControlSystemofMotorsBasedonArtificialNeuralNetworkMethodWANGQiang，YANGZhi．feng2，XUYu—liang2(1．SecondDesignDepart

2、mentofCASIC，Beijing100854，China；2．AirForceEngineeringUniversity，Xi’an713800，China)Abstract：Accordingtotheoonstantpressurefrequencymmpared数学模型进行了可逆性分析，使用神经网络构建逆totheoontrolrequ~tinviewofthealternatingcurrentmachine控制器对电动机变频调速系统进行控制。神经网络complexityandfrequencymnversionvelocitymodulation，thepa逆控制器是将

3、逆系统方法和神经网络相结合，用BPperproposesthemntmlmethodforalternatingcurrentadaptable网来逼近对象的a阶逆系统，然后与对象串联起来，frequencygoverningsystem~riesnetworkinversesystems．In构成一个复合伪线性系统，再用已有的线性系统设viewofthebasicunknownmntinualnon-linearitybilateralsys—计方法设计控制系统。论文运用神经网络逆系统方t~13．，thepaperunifiesthenervenetworktounknownnonl

4、inearfunctionapproachingwiththeirlearningcapabilityandtheinverse法对实际感应电动机变频调速系统分别进行了负载system。givesthenervenetworkalphastepoounte2"systemand试验和跟踪试验验证。结果表明，与传统的PI控制thecompoundcontrollerdesign．比较，神经网络逆系统方法的控制效果令人满意。Keyword：nepalnetwork；inversesystem；thefrequencyoDn—versionvelocitymodulation1非线性系统的相

5、对阶及神经网络的摘要：针对电机参数的复杂性和变频调速特性，提出了交流逆系统法电机变频调速系统的神经网络逆系统控制方法；针对模型基本未知的连续非线性可逆系统，将神经网络对未知非线性函神经网络a阶逆系统方法，无须知道系统的精数的逼近和学习能力、逆系统相结合，给出神经网络阶逆系确数学模型，利用神经网络的非线性逼近能力，避统和复合控制器的设计，仿真结果证明了理论的正确性。关键词：神经网络；逆系统；变频调速免了极其困难的求解逆系统的工作。利用神经网络中圈分类号：肿以346文献标识码：A作为逆系统的一般辨识模型，只须有限的系统信息，如系统的相对阶数就可以通过正确的训练神经网络0弓I言来获得工程上易

6、于实现的神经网络a阶逆系统。将得到的神经网络逆系统串接在原系统前，整个系统感应电机是一个多变量、非线性、强耦合的高就变换为具有线性传递关系且已经解耦的规范化系阶系统，电机本身的一些参数如转子电阻、转子磁链等电气参数难以直接测量，且有的随工况而变化，统(称作伪线性系统，如图1所示)，然后使用线性系统的各种设计理论完成伪线性系统的综合。因而通过传统的数学方法获得线性数学模型非常困难。神经网络具有较强的适应能力、并行处理能力，因而对非线性和不确定系统采用神经网络设计的控制器可提高适应能力、实时性和鲁棒性。本文选择某电源车电动机变频调速系统作为控制对象，对其图1逆系统方法控制框图收稿日期：20

7、06—09—01Fig．1Controldiagramofinversesystem基金项目：国防科技重点实验室基金(51431040203J133201)维普资讯http://www.cqvip.com№4王强等：基于神经网络的感应电机变频调速系统控制·59·逆系统方法的实质是应用反馈线性化方法来实输入变量式“=[V，1IT=[Ul，U2IT中，现多变量、非线性、强耦合系统的线性化解耦。其1为电同步旋转角速度●，l可1得．电机的●状=态方程：