永磁同步电机优化控制系统仿真研究

发布时间：2017-08-11 12:27

  本文关键词：永磁同步电机优化控制系统仿真研究

  更多相关文章： 永磁同步电机 RBF神经网络 模糊逻辑 粒子群算法

【摘要】：随着永磁材料生产规模的扩大、电机制造工艺的不断提升,同时微电子技术与计算机技术的不断成熟和现代智能控制理论的飞速发展,永磁电机更加现代化。社会对电机控制系统的要求更高,发展永磁同步电机(PMSM)为执行机构的高性能永磁交流控制系统成为今后的发展方向。永磁同步电机控制系统在汽车发动机、家用电器、工业机器人、数控机床、办公自动化设备、飞行器跟踪和导弹制导等领域得到了广泛应用。永磁同步电机控制系统越来越被人们重视。永磁同步电机是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,电机的模型和参数容易在实际工作环境下受到影响变化,同时传统双环结构(转速环与电流环)控制器由于各环之间的相互影响,减少了系统的动态响应性能。同时,由于现代永磁同步电机控制系统对电机转速的动态响应速度提出了越来越高的要求,以往经典控制理论通常使用己知的线性模型为研究对象,难以达到如今控制系统的性能指标要求。如今,通过先进智能控制算法的研究来提高PMSM控制系统性能成为近些年来的研究热点。本文完成的主要研究工作可分为以下几个方面：首先,介绍了永磁同步电机的主要结构、分类方法与控制策略的发展现状。在此基础上,分别分析了三相静止坐标坐标系、两相静止坐标系和两相旋转坐标系下PMSM数学模型,并选取在两相旋转坐标系下对永磁同步电机控制系统进行了具体分析。其次,又分析了永磁同步电机的不同控制技术,详述了的永磁同步电机矢量控制系统的原理和逆变器调制方法中常用的电压空间矢量脉宽调制(SVPWM)原理。同时在MATLAB软件的Simulink环境下建立了完整的基于SVPWM矢量控制的永磁同步电机控制系统仿真模型,包括坐标变换模块和SVPWM调制波生成模块等模块。这些为控制系统研究奠定了基础。而后,通过对神经网络理论与模糊控制原理的分析,将径向基函数(RBF)神经网络控制器应用到永磁同步电机控制系统中,并使用模糊逻辑优化RBF神经网络的学习步长,提高了RBF神经网络的优化效率。然后通过MATLAB软件中m文件与Simulink环境下建立优化控制系统的仿真模块,仿真结果表明,这种优化后的神经网络控制器对永磁同步电机速度控制有着良好的运行性能,比以往的传统控制方法转速超调量更小,更快地趋于平稳。最后,本文尝试针对永磁同步电机运行中参数和负载力矩变化问题,分析了粒子群算法,并加入动态惯性因子优化算法的初始速度,以提高粒子群算法收敛效果,然后建立了基于带有惯性因子的粒子群算法的参数估计器,利用粒子群算法的全局逼近性来消除误差干扰的影响。为了验证该参数估计器的可行性,建立了基于反步法电机自适应控制系统,使用MATLAB中的m文件建立仿真,仿真结果表明,应用该参数估计器时,保证了跟踪系统有良好的跟踪效果,拥有全局稳定性和较强的鲁棒性。
【关键词】：永磁同步电机 RBF神经网络 模糊逻辑 粒子群算法
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM341;TP273
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题来源与意义9
• 1.2 永磁同步电机简介9-10
• 1.3 永磁同步电机控制策略发展及现状10-12
• 1.3.1 传统控制策略11
• 1.3.2 现代控制策略11
• 1.3.3 智能控制策略11-12
• 1.4 论文研究的内容12
• 1.5 各章节主要安排12-14
• 第2章 永磁同步电机结构与数学模型14-21
• 2.1 永磁同步电机的结构与工作原理14-15
• 2.1.1 永磁同步电机的结构14-15
• 2.1.2 永磁同步电机的工作原理15
• 2.2 永磁同步电机的数学模型15-20
• 2.2.1 静止三相坐标系(A、B、C)下的数学模型16-17
• 2.2.2 静止两相坐标系(α、β)下的数学模型17-18
• 2.2.3 旋转两相坐标系(d、q)下的数学模型18-20
• 2.3 本章小结20-21
• 第3章 永磁同步电机控制技术21-34
• 3.1 永磁同步电机直接转矩控制技术21
• 3.2 永磁同步电机矢量控制技术21-23
• 3.3 空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术与建模23-30
• 3.4 永磁同步电机矢量控制系统仿真研究30-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 基于优化RBF神经网络的永磁同步电机控制系统研究34-47
• 4.1 RBF神经网络概述34-37
• 4.1.1 RBF神经网络的结构35
• 4.1.2 RBF神经网络常用的学习算法35-37
• 4.2 基于优化的RBF神经网络控制系统设计37-42
• 4.2.1 传统PID控制器37-39
• 4.2.2 RBF整定PID控制原理39-40
• 4.2.3 模糊控制原理40-41
• 4.2.4 模糊控制优化RBF神经网络学习步长41-42
• 4.3 系统仿真与结果分析42-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 基于改进的粒子群算法的永磁同步电机参数估计研究47-57
• 5.1 粒子群算法概述47-50
• 5.1.1 带有惯性因子的改进型粒子群算法48-50
• 5.2 基于改进的粒子群算法的控制系统设计50-54
• 5.3 仿真及结果分析54-56
• 5.4 本章小结56-57
• 第6章 总结与展望57-59
• 6.1 工作总结57
• 6.2 工作展望57-59
• 参考文献59-62
• 攻读硕士期间科研成果62-63
• 致谢63-64

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本文编号：656123