神经网络PID近似动态规划永磁同步电机控制策略研究

发布时间：2017-10-08 07:38

  本文关键词：神经网络PID近似动态规划永磁同步电机控制策略研究

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【摘要】：永磁同步电机以其体积小、效率高、功率密度大、可靠性高等优点被广泛应用于变频调速系统中。为了满足现代高性能精密加工行业和制造业的快速发展,对永磁同步电机调速系统要求也越来越高,良好的调速性能和较高的控制精度成为追求目标。传统PID由于其参数固定不变,当控制对象参数变化或系统扰动时没有很好的自适应能力,很难达到预期的控制效果,针对这个问题,本文提出了一种基于神经网络PID的近似动态规划控制方法,实验证明新型控制器能够提升永磁同步电机的调速性能。本文分析了永磁同步电机的数学模型,结合矢量控制原理,针对速度环和电流环双闭环的永磁同步电机矢量控制系统,分析了传统PID控制器和神经网络PID控制器作为速度调节器的优点和不足,利用近似动态规划的自学习能力,能够在控制过程中与控制对象交互式感知迭代寻求最优控制律的特点,与神经网络PID相结合,根据电机反馈状态迭代地调整神经网络PID增益系数K值大小,设计出神经网络PID近似动态规划算法,并在MATLAB平台上进行了仿真实验,仿真结果表明本文提出的新型速度控制器具有更好的调速性能和抗干扰能力。搭建了基于TMS320F28335 DSP芯片的硬件系统和测控平台,设计了永磁同步电机调速系统软件,包括系统主程序和各个功能子程序,在实验平台上分别对传统PID控制器和神经网络PID近似动态规划控制器进行实验,实验结果表明,神经网络PID近似动态规划控制器比传统PID控制器速度响应更快、超调更小、抗干扰能力更强。进一步验证了新型速度控制器能够提升永磁同步电机的调速性能。
【关键词】：永磁同步电机 矢量控制 神经网络PID 近似动态规划 DSP28335
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;TM341
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 永磁同步电机智能控制研究现状及发展趋势10-12
• 1.3 本文主要研究内容12-14
• 第二章 永磁同步电机矢量控制系统14-26
• 2.1 永磁同步电机结构14-15
• 2.2 永磁同步电机数学模型15-18
• 2.3 永磁同步电机矢量控制系统18-20
• 2.4 空间电压矢量脉宽调制（SVPWM）技术20-24
• 2.5 本章小结24-26
• 第三章 基于神经网络PID近似动态规划速度调节器设计26-39
• 3.1 传统PID速度调节器26-27
• 3.2 神经网络PID控制器27-29
• 3.3 近似动态规划原理29-32
• 3.3.1 动态规划29
• 3.3.2 近似动态规划29-32
• 3.4 神经网络PID近似动态规划控制算法设计32-38
• 3.4.1 评价网络设计34-36
• 3.4.2 动作网络设计36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 永磁同步电机调速系统建模与仿真39-53
• 4.1 永磁同步电机及参数测量模块39-40
• 4.2 矢量控制模块40-44
• 4.2.1 坐标变换模块40-41
• 4.2.2 空间电压矢量脉宽调制模块41-44
• 4.3 永磁同步电机调速系统仿真44-47
• 4.3.1 传统PID永磁同步电机调速模型44-45
• 4.3.2 神经网络PID永磁同步电机调速模型45-46
• 4.3.3 神经网络PID近似动态规划永磁同步电机调速模型46-47
• 4.4 仿真结果与分析47-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 基于DSP28335 的PMSM控制系统实现53-70
• 5.1 永磁同步电机控制系统实验平台53-54
• 5.2 系统硬件组成及基本原理54-57
• 5.3 控制算法软件设计与实现57-64
• 5.4 实验结果与分析64-69
• 5.5 本章小结69-70
• 第六章 总结与展望70-71
• 参考文献71-75
• 攻读学位论文期间主要成果75-76
• 致谢76

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