基于模糊神经网络的直接转矩控制系统研究.pdf

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1、ELECTR1CDR1VE2012Vo1．42NO．6电气传动2012年第42卷第6期基于模糊神经网络的直接转矩控制系统研究张广远，刘文生，王旭阳(大连交通大学电气信息学院，辽宁大连116028)摘要：传统的直接转矩控制方法采用离散的两点式调节器，调节电机磁链和转矩大小，容易引起磁链和转矩脉动。提出了一种基于Takagi—Sugeno型模糊神经网络控制的新方法，该方法是将模糊控制与神经网络相结合，建立模糊神经网络控制器，并通过离散电压空间矢量计算补偿电压，来提高电机的控制性能。最后通过Matlab建立仿真模型，结果表明：所提出的新方法在一定

2、程度上改善了感应电动机的低速性能，减小了转矩脉动，具有良好的动态响应和自适应能力。关键词：转矩脉动；模糊神经网络；离散电压空间矢量；自适应中图分类号：TM343；TP183文献标识码：AStudyofDirectTorqueControlSystemBasedonFuzzyNeuralNetworkZHANGGuang—yuan．L1UWen—sheng。WANGXu—yang(CollegeofElectricalInformation，DalianJiaotongUniversity，Dalian116028，Liaoning，Chin

3、a)Abstract：Traditiona1directtorquecontrolmethodwhichuseddiscretetWO—pointconditioneriseasytOgen—crateagreattorqueripple，whenitcontrolsthesizeofthemotorfluxandtorque．ProposedanewmethodofTakagi—SugenofuzzyNeuralNetwork．Themethodiscombinedwithfuzzyandneuralnetwork，andbuilding

4、thefuzzyneuralnetworkcontroller．Itcancalculatetheoffsetvoltageusingdiscretevoltagespacevector，tOimprovemotorcontrolperformance．Finally，theMatlabsimulationresultsshowthatthenewmethodcanim—provetheperformanceofinductionmotorlowspeed，reducethetorqueripple．Ithasagooddynamicres

5、ponseandself—adaptivecapacity．Keywords：torqueripple；fuzzyneuralnetwork；discretevoltagespacevector；self—adaptive1引言高系统的鲁棒性。2传统直接转矩下的控制原理如今在交流传动领域，直接转矩控制技术(directtorquecontrol，DTC)以它新颖的控制思传统的直接转矩控制原理框图如图1所示。想，简洁明了的系统结构，以及优良的静、动态性首先，对异步电机实际转速与给定转速进行能得到了迅速的发展。但传统的直接转矩由于采比较，通过转

6、速调节器获得转矩给定值。其用滞环控制，会引起磁链和转矩的脉动。本文提次，检测单元检测出电机定子电流和电压值，通过出一种基于Takagi—Sugeno模糊神经网络(FNN)磁链模型和转矩模型计算，得到定子磁链的幅值控制的新方法。它是将模糊逻辑的知识表达容易JI、所在区间信号s和转矩实际值。其中和神经网络自学习能力强的优势有机地结合起实际转矩与转矩给定值经转矩滞环控制来，构建模糊神经网络控制器，来取代传统的滞得到转矩开关信号Tq；磁链给定值【【与磁链环控制，提高整个系统的学习和表达能力[1]。并计算值ll经滞环控制产生磁链开关信号；将这种控制方

7、法应用到离散电压空间矢量直接转并根据定子磁链所在的空间位置SN；通过开关矩(SVM—DTC)控制系统中，来改善直接转矩控表对电压矢量进行选择，得到正确的电压开关信制下电机的运行特性，减小转矩和磁链的脉动，提号来控制电机的运行l2]。作者简介：张广远(1984一)，男，硕士研究生，Email：xueyacao@163．com电气传动2012年第42卷第6期张广远，等：基于模糊神经网络的直接转矩控制系统研究值一定，相位任意的两相旋转坐标系下d轴和q轴线上的电压值。相当于控制了d轴和q轴上电压和的大小，补偿了磁链和转矩的误差嘲。=o∞AT图1异步

8、电动机DTC方法的基本结构原理图Fig．1Basicblockdiagramofasynchronous图2径制原理分析图motordirecttorquecontrolFig．