五相容错永磁电机的解耦控制系统研究

发布时间：2017-04-17 03:08

  本文关键词：五相容错永磁电机的解耦控制系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为缓解全球大气污染、能源枯竭等问题,大力发展新能源电动汽车成为重要的举措。多相电机凭借效率高,功率密度大,容错性能好,可靠性高等优点正被逐渐应用到电动汽车的驱动系统中。针对五相容错永磁电机控制系统中存在的多变量、高阶次、非线性、强耦合等问题,提出了一种基于神经网络逆系统的内模控制方法,对原系统进行解耦控制,并使整个系统具有良好的鲁棒性能。首先,简要介绍了多相电机的发展,分析了其各种控制策略,提出了一种基于神经网络逆系统的内模解耦控制策略。其次,介绍了逆系统和神经网络的基本理论。由于逆系统方法的实现需要已知被控非线性系统的精确数学模型和内部参数,并且还需要利用隐函数存在定理求出逆系统的解析显示表达式,这些在实际控制过程中都难以实现。因此,提出将神经网络与逆系统相结合的方法,同时引入内模控制,使得整个控制系统构成闭环控制系统。然后,详细介绍了五相容错永磁电机的基本特性及其数学模型。根据Interactor算法和可逆性原理,证明了其可逆性。在此基础上,推导出神经网络逆系统,将其串联在原系统之前构成伪线性复合系统,将原系统线性解耦成两个线性的子系统。再对子系统设计附加控制器,增强整个系统的稳定性和鲁棒性能。最后,从仿真和实验的角度证明了本文所提控制策略的正确性。首先,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,证明控制方法的可行性和正确性。然后,以dSPACE实时仿真系统为控制器,通过搭建外部的硬件系统,完成对控制对象的运行控制。仿真和实验结果均表明,本文所提出的基于神经网络逆系统的内模解耦控制策略能够成功的对五相容错永磁电机进行解耦控制,并使得整个系统具有较强的抗干扰能力和鲁棒性能。
【关键词】：五相容错永磁电机 神经网络 逆系统 内模控制 dSPACE
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM351
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 本文研究的背景及意义9
• 1.2 多相电机控制策略研究现状9-13
• 1.2.1 多相电机概述9-10
• 1.2.2 多相电机控制系统策略10-13
• 1.3 本文的主要研究内容13-14
• 第二章 基于神经网络逆系统的内模控制方法14-27
• 2.1 引言14
• 2.2 逆系统方法14-19
• 2.2.1 逆系统14-15
• 2.2.2 伪线性复合系统15-16
• 2.2.3 基于状态方程描述系统的逆系统16-19
• 2.3 神经网络逆系统19-23
• 2.3.1 神经网络19-21
• 2.3.2 神经网络逆系统21-23
• 2.4 内模控制方法23-26
• 2.4.1 内模控制的基本原理23-25
• 2.4.2 内模控制的主要性质25-26
• 2.4.3 内模控制的设计方法26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 五相容错永磁电机的数学模型及其控制方法27-40
• 3.1 引言27
• 3.2 五相容错永磁电机的基本结构27-29
• 3.3 五相容错永磁电机的数学模型29-35
• 3.3.1 五相自然坐标系下的数学模型29-30
• 3.3.2 坐标变换和变换矩阵30-33
• 3.3.3 两相旋转坐标系下的数学模型33-34
• 3.3.4 五相容错永磁电机的状态方程34-35
• 3.4 五相容错永磁电机的神经网络逆系统解耦控制35-39
• 3.4.1 可逆性证明35-37
• 3.4.2 神经网络逆系统复合控制方法37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 五相容错永磁电机解耦控制系统的仿真研究40-46
• 4.1 引言40
• 4.2 五相容错永磁电机解耦控制系统仿真构成40-43
• 4.2.1 五相容错永磁电机模型40
• 4.2.2 神经网络伪线性复合系统模块40-43
• 4.3 仿真结果分析43-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 五相容错永磁电机的解耦控制系统实验验证46-63
• 5.1 引言46
• 5.2 实验系统的总体设计方案46
• 5.3 五相容错永磁电机驱动系统硬件设计46-55
• 5.3.1 dSPACE实时仿真系统47-48
• 5.3.2 功率驱动模块48-50
• 5.3.3 信号采样模块50-53
• 5.3.4 保护电路模块53-55
• 5.4 五相容错永磁电机驱动系统软件设计55-56
• 5.4.1 实时工作平台55
• 5.4.2 实时接口55-56
• 5.4.3 综合实验平台56
• 5.5 实验的实现及结果分析56-62
• 5.5.1 实验流程56-57
• 5.5.2 基于dSPACE的控制系统实现57-59
• 5.5.3 实验验证分析59-62
• 5.6 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 本文总结63
• 6.2 研究展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士期间发表的学术论文70
• 参与科研项目70

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