基于NNs-MRAS无速度传感器双馈电机LQR控制

发布时间：2019-06-17 08:52

【摘要】：针对双馈电机无速度传感器控制系统,提出了一种基于定子磁链的神经网络-模型参考自适应系统(NNs-MRAS)的速度观测法,采用差分算法设计了神经网络(NNs)模型,通过偏差反传算法对神经网络模型进行训练,使其具有良好的转速观测能力;设计了基于两相同步旋转坐标系下转子电流的线性二次型最优控制算法的控制器(LQR),并给出了状态反馈控制增益,实现了电流闭环参数的最优控制,改善了系统的动、静态性能。详尽地推导所述控制方案的实现过程,并通过基于DSP实现的样机试验,验证了控制方案的正确性和有效性。
[Abstract]:Aiming at the speed sensorless control system of doubly-fed machine, a speed observation method of neural network-model reference adaptive system (NNs-MRAS) based on stator flux linkage is proposed. The neural network (NNs) model is designed by using difference algorithm, and the neural network model is trained by deviation backpropagation algorithm, so that it has good speed observation ability. The controller (LQR), based on the linear quadratic optimal control algorithm of rotor current in two-phase synchronous rotating coordinate system is designed and the state feedback control gain is given. the optimal control of current closed-loop parameters is realized and the dynamic and static performance of the system is improved. The realization process of the control scheme is deduced in detail, and the correctness and effectiveness of the control scheme are verified by the prototype test based on DSP.
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院江苏省电力传动与自动控制工程技术研究中心;
【分类号】：TM301.2

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本文编号：2500868