基于神经网络的永磁同步直线电机混沌运动的控制研究

发布时间：2017-10-09 19:16

  本文关键词：基于神经网络的永磁同步直线电机混沌运动的控制研究

  更多相关文章： 永磁同步直线电机 混沌 RBF神经网络 单神经元 自抗扰控制

【摘要】：永磁同步直线电机在运行过程中表现出明显的时变性,当系统运行的温度等客观因素发生改变时,模型参数会跟着发生变化,当运行参数越过混沌吸引子发生的临界点时,便开始产生混沌现象。混沌运动对电机运行质量和可靠性都产生很大程度的影响,对生产过程造成严重的损失。所以,分析和研究永磁直线同步电机的混沌特性,研究控制对策以确保电机安全稳定运行,对整个电力系统高效运行都有非常重要的现实意义,论文的研究内容如下:(1)借助坐标变换得到类似洛伦兹混沌系统的永磁同步直线电机的混沌模型,利用Matlab仿真平台,证实了永磁同步直线电机对运行参数的依赖极其敏感,当参数进入某一个区间范围,电机系统便开始发生混沌运动。考虑了在实际运行时,永磁同步直线电机的运行参数会因为外界或者内部因素的干扰而作随机变动,但是也要考虑到经过人为操作,其运行参数在达到一定值后便稳定在某个混沌状态下,以参数固定的模型运行。基于此,论文分析了永磁直线同步电机参数固定的和参数不确定的动态模型,针对每一种参数模型,分别提出了两种最优的控制策略。(2)当运行参数固定不变时,为了抑制永磁同步直线电机的混沌状态,在混沌控制的相关理论基础上提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的反馈控制方法。该方法是以永磁直线同步电机的定子交轴电流、直轴电流以及转速作为控制变量,首先用RBFNN学习这3个变量所体现出来的混沌动力学特性,用训练好的径向基函数神经网络模型反馈控制混沌系统,仿真表明,该方法不需要严格掌握系统的初始状态,能够使永磁直线同步电机的混沌状态快速还原到稳定平衡点。(3)基于电机运行特性参数容易随外界因素变化,动态模型多变,进而提出将自抗扰控制与RBF神经网络融为一体的控制方法。该方法综合吸取了RBF神经网络控制和自抗扰控制的优点,既能利用RBF神经网络控制逼近能力强,学习速度快的优点,也能利用自抗扰控制方法不依赖模型、能实时给予补偿的优点。研究结果表明,该文提出的控制方法具有极高的控制精度、鲁棒性强和较快的响应速度,对整个电机的安全高效运行有着极其重要的应用价值。
【关键词】：永磁同步直线电机 混沌 RBF神经网络 单神经元 自抗扰控制
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM359.4;TP273
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究背景及意义12-16
• 1.1.1 永磁同步直线电机发展简介13-14
• 1.1.2 混沌简介14-15
• 1.1.3 课题的目的和意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-18
• 1.3 论文的主要内容和创新点18-20
• 1.3.1 论文的主要内容18-19
• 1.3.2 论文的创新点19-20
• 第二章 永磁同步直线电机的混沌模型和混沌行为20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 永磁同步直线电机的混沌模型20-22
• 2.3 永磁同步直线电机的混沌行为22-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 基于径向基函数的神经网络算法的PMLSM混沌运动控制28-36
• 3.1 引言28
• 3.2 RBF神经网络28-31
• 3.2.1 RBF神经网络原理28-30
• 3.2.2 RBF神经网络参数的学习算法30-31
• 3.3 基于径向基函数神经网络PMLSM混沌的控制31-35
• 3.3.1 PMLSM混沌运动的非线性控制模型31
• 3.3.2 RBF神经网络控制器31-32
• 3.3.3 神经网络控制方法32-33
• 3.3.4 系统仿真分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于RBF神经网络单神经元自抗扰控制器PMLSM混沌运动控制36-54
• 4.1 引言36-37
• 4.2 非线性自抗扰控制器37-44
• 4.2.1 跟踪微分器38-40
• 4.2.2 扩张状态观测器40-42
• 4.2.3 非线性反馈控制律42-44
• 4.3 基于RBF在线辨识的单神经元自抗扰控制器设计44-49
• 4.3.1 基于RBF在线辨识的单神经元自抗扰控制结构44-45
• 4.3.2 RBF神经网络辨识器设计45-46
• 4.3.3 基于单神经元的自抗扰控制器设计46-47
• 4.3.4 永磁同步直线电机混沌运动自抗扰控制器设计47-49
• 4.4 控制系统仿真及结果分析49-52
• 4.5 本章小结52-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 本文工作总结54-55
• 5.2 本文的特色及创新55
• 5.3 展望55-56
• 参考文献56-62
• 致谢62-63
• 附录A（攻读硕士学位期间发表论文目录）63-64
• 附录B（攻读硕士学位期间参与项目）64

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本文编号：1001936