基于神经网络pid的异步电机转速mras辨识

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1、中国农村水利水电·2015年第7期185文章编号:1007-2284(2015)07-0185-03基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识陈显彪(南昌工程学院机械与电气工程学院,南昌330099)摘要:提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法提高了电机转速估算的精度和响应速度,从而提

2、升了系统的性能。关键词:异步电机;神经网络;转速辨识;PID;仿真中图分类号:TP276文献标识码:BMRASSpeedIdentificationofInductionMotorBasedonNeuralNetworkPIDCHENXian-biao(SchoolofMechanicalandElectricalEngineering,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China)Abstract:ThispaperpresentsamethodfortheMRASspeedi

3、dentificationofinductionmotorbasedonneuralnetworkPID.ThemethodtakestheadvantageofthespeedestimationformuladerivedfromthePopovhyper-stabilitytheory,anditusessingleneuronPIDcontrollertoidentifythespeedofinductionmotor.IntheMATLAB/Simulink,thespeedsensorlessvectorcontrolsy

4、stemofinductionmotorbasedonthismethodisestablishedandthesimulationexperimentiscarriedout.Simulationresultsshowthatthemethodimprovestheaccuracyandresponserateofthemotorspeedestimation,thusimprovingtheperformanceofthesystem.Keywords:inductionmotor;neuralnetwork;speedident

5、ification;PID;simulation神经网络控制是近年来发展起来的一种新的智能控制方0引言法,它不依赖于被控对象的精确数学模型,而是根据实际控制在异步电机矢量控制系统中,磁场定向和转速的闭环控制效果进行自我调整,充分考虑到系统的不确定性。因此,本文都离不开对电机转速的实时获取。因此,转速的辨识成为了电提出一种基于神经网络PID控制器的异步电机转速MRAS辨机矢量控制系统研究的热点。其中,基于模型参考自适应系统识方法。(modelreferenceadaptivesystem,MARS)的方法具有算法简1异步电机转速MRAS

6、辨识原理单、计算量小、实时性和稳定性好等优点,成为了研究的主要方向之一[1]。1.1异步电机在两相静止坐标系上的转子磁链模型在两相静止α、β坐标系中,异步电机转子磁链的数学模型在电机转速MARS中,可用转子磁链的电压模型作为参[2]:可用下列2个方程表示考模型,电流模型作为可调模型,并利用这两个模型输出量的(1)转子磁链的电流模型方程。误差,采用PID转速辨识自适应律进行速度估算。PID参数的烄1(L)整定依赖电机精确的数学模型,然而异步电机数学模型的非线ψrα=misα-ωTrψrβTrp+1(1)性、参数因扰动和噪声等而时变等问题

7、,使得PID参数难以准烅1(L)ψrβ=misβ+ωTrψrα确整定。烆Trp+1(2)转子磁链的电压模型方程。收稿日期:2015-03-30Lr烄ψrα=[(usα-Rsisα)dt-σLsisα]基金项目:江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ-13768)。Lm∫(2)作者简介:陈显彪(1970-),男,讲师,主要从事电机及其控制技术研烅Lrψrβ=[(usβ-Rsisβ)dt-σLsisβ]究。E-mail:13607916293@139.com。烆Lm∫186基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识陈显彪以上两式中Rs为定

8、子绕组电阻;Ls、Lr、Lm分别为定、转子绕组自感及定、转子绕组间的互感;Tr为转子电磁时间常数,Tr2/L;ω=Lr/Rr,Rr为转子绕组电阻;σ为漏磁系数,σ=1-LmsLr为转子旋转电角速度;p为微分算子,p=d/

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