模糊神经网络在矿井提升机直接转矩控制中的应用.pdf

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1、·96·煤矿机电2010年第2期模糊神经网络在矿井提升机直接转矩控制中的应用张美金，蔡磊(辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：基于神经网络与模糊控制的结合，提出以基于神经网络的模糊控制器的矿井提升机直接转矩控制(DTC)系统。该系统具有很强的鲁棒性和自适应性，动态响应快，速度跟随准确。关键词：矿井提升机；直接转矩控制；模糊神经网络；鲁棒性中图分类号：TD534文献标识码：A文章编号：1001—0874(2010)02一0096—03ApplicationofFuzzyNeuralNetworktoDirectTorqueControIofMineHoi

2、stZHANGMei-jin，CAILei(SchoolofElectricandControlEr,．gineefing，LiaoningTechnicalUniversity，Huludao125105，China)Abstract：Usingthecombinationofneuralnetworksandfuzzycontrol，proposesafuzzycontroHerbasedonneuralnetworkapplyingtodirecttorquecontrolsystemofminehoist．Thesystemispossessedofhi。shrobustn

3、essandself-adaptivity，fastdynamicresponseandaccuratespeedtrace．Keywords：minehoist；directtorquecontrol；fuzzyneuralnetwork；robustness矿井提升机采用绕线式异步电动机转子串电阻于对象精确的数学模型，不能在线调整调节器参数；(金属或液体电阻)的调速方式，以增加转差功率的并且在调速范围要求较宽的情况下，无法同时保证消耗来换取转速的降低，效率非常低，费用较大¨J。响应快、超调小的要求。本文基于神经网络与模糊直接转矩控制(DTC)调速是直接控制电机定子磁链控制相结合

4、的构思，介绍神经网络模糊控制器在矿和电磁转矩，避免了矢量控制中复杂的变换和参数井提升机直接转矩控制调速系统中的设计方法，以运算，简化控制系统。但传统DTC调节器设计依赖提高系统速度调节的白适应能力。型托辊的性能，可以通过以下几个方面来达到。(1)内外密封件与轴、轴承座必须达到紧配合要求，以防止水不经过迷宫而直接从间隙进入托辊内腔。(2)在内外密封件之间空腔内充填润滑脂，用润滑脂来封水。(3)密封件的材质对密封性能尤其对浸水性能有较大影响。密封件材质除了有强度要求外，还应具有吸水后尺寸变化小的要求。密封件吸水后尺寸变化大，可能造成密封件内孔与轴之间产生间隙，使水从此间隙直接进入托辊内

5、腔，使托辊寿命缩短。目前市场上供应的密封件材质较多，常用的有聚氯乙稀、聚乙稀、尼龙6与尼龙1010等几种材料，其中尼龙1010吸水后尺寸变化小，是较理想的密封材料。4结语径向圆跳动、旋转阻力、密封性能是托辊的三个主要性能，它直接影响托辊质量的好坏。要保证和提高托辊质量的措施，主要包括：管体应采用有缝焊管；轴承应采用大游隙、尼龙保持架轴承；密封件的材质应采用遇水变形小的材质，如尼龙1010。同时，要有正确的加工工艺，才能保证加工后零件能达到设计图纸所规定的尺寸精度与粗糙度要求，装配后的托辊还应留有一定的轴向间隙，严禁压死。作者简介：卢卫国(1957一)，男，助理工程师。1989年毕业

6、于上海市普陀区职工中等专业学校，长期从事带式输送机、托辊等零部件的研究、检验工作。(收稿日期：2009—12—02；责任编辑：姚克)2010年第2期煤矿机电·97·1直接转矩控制调速原理直接转矩控制是继矢量控制出现的又一先进的控制技术嵋J，它直接在定子坐标系下分析交流电动机的数学模型，控制电动机的磁链和转矩；不需要把交流电动机转化为等效直流电动机，因而省去了矢量旋转变换中复杂的计算，在很大程度上克服了矢量控制的缺点。直接转矩控制具有快速的转矩响应，较高的速度精度，控制思想新颖，系统结构简洁明了，动静态性能优良，使交流调速系统的性能有一个根本的提高。矿井提升机直接转矩控制系统基本框图

7、如图1所示。图1矿井提升机直接转矩控制系统基本框图2模糊神经网络在交流调速中的应用目前，神经网络在许多复杂的非线性系统的控制和辨识上得到成功应用。模糊神经网络将神经网络与模糊系统结合，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，根据不同时刻的误差和误差变化率运用模糊推理在线自整定参数。既改进了原有模糊系统的实时性能，又使神经网络学习得到了指导。本文以基于神经网络的模糊控制器作为矿井提升机交流调速控制方案bJ。系统框图见图2。图2神经网络模糊控制器交流调速系统图中，n为