人工智能在直接转矩控制中的应用的研究.pdf 全文

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浙江工业大学 硕士学位论文 人工智能在直接转矩控制中的应用研究 姓名：殷雄 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：陈国定 2001.12.1 浙江工业大学顽士学位论文： 人工智能在直接转矩控制中的应―旦箩究 摘 要 电机调速的根本问题是转矩控制。直接转矩控制以定子为定向，结构简单， 对转矩直接进行控制。J笨文对传统的直接转矩控制作详细的分析，指出实现直 接转矩控制的关键是根据磁链和转矩的要求，合理地选择定子电压矢量；并对 各个区段内的电压矢量的具体作用作了透彻的分析。 伪了合理地将智能控制方法和直接转矩控制有机地结合起来，本捌分析了 智能控制中的模糊、神经网络控制器的设计和具体算法，并就直接转矩控制中 一些难于解决的问题提出了智能方法的解决方案。 阱对低速情况下磁链观测不准，而最终导致转矩调节性能差的结果，本文岁， 提出了在线模糊电阻观测器以改善直接转矩低速性能。 ／为了解决Bang．Ballg控制器的不足，提出了新型模糊电压矢量决策策略， 详细给出设计方法、推理规则等。／针对模糊方法中隶属函数的选取过于取决人 的经验的缺点，提出使用模糊神经网络来优化隶属度函数，，为了解决模糊神经 网络的学习问题，巧妙地采用了“软最大”算子。●。 本文提出了一种基于神经网络的感应电机速度估计策略。f应用反向传播算 法的神经网络实时辨识电机速度，其目标函数是目标模型和神经

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