基于Hammerstein模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制

发布时间：2017-08-08 21:03

  本文关键词：基于Hammerstein模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制

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【摘要】：针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法.Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成.首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模型,实现调速系统非线性静态模块神经网络逆模型辨识与系统直接逆控制;最后,针对控制过程中存在的电机负载扰动问题,设计了神经网络直接逆控制器在线学习与控制策略.仿真实验表明,所提出的控制策略可以获得满意的控制效果.
【作者单位】： 江苏大学电气信息工程学院;
【关键词】： 感应电机 变频器 Hammerstein模型 神经网络控制
【基金】：国家自然科学基金项目(61273154) 江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)
【分类号】：TM346
【正文快照】： o引言在工业生产领域中广泛应用的感应电机变频器调速系统是一类复杂的非线性系统,传统的PID调节很难达到满意的控制效果[1].长期以来,国内外巳有很多学者对感应电机变频器调速系统进行了研宄.文献⑵针对电流滞环控制PWM逆变器感应电机系统,探讨了其时滞等非线性特点.文献[1,3

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：641999