高性能异步电机智能预测控制策略的研究

高性能异步电机智能预测控制策略的研究

论文摘要

由于工业自动化的快速发展,对不同类型的电气驱动系统提出了更新的要求。这些要求包括增加可靠性、降低电能消耗,减少维护费用和满足工业过程复杂的任务要求。交流变频调速系统由于具有节能、控制性能好、效率高等优点,得到了广泛的应用,而变频调速是交流调速中最理想、最有发展前途,发展最快的一种。在交流变频调速系统中,利用矢量控制技术,使交流电机在调速范围、调速精度、动态性能等方面发生了质的飞跃,同时对调速系统提出了更高精度和更好控制性能的要求,即具有快速性好、无超调、无静差和抗干扰能力强等优点;然而由于实际系统是非线性、不确定系统,当模型不确定性超过传统线性最优鲁棒控制所容许的范围时,控制系统就变得不稳定,因此难以满足现代交流传动系统的要求。异步电机机控制器的设计方法一般要求对系统参数精确的了解,以便对控制规律进行整定。但是实际运行中,系统的参数会经常变化,要保持优良的系统性能必须对控制器进行相应的调整,高性能的异步电动机系统要求对系统转速、负载转矩和电动机参数变化以及对未建模和非线性动态具有自适应能力和高恢复力,因此研究先进的异步电动机控制策略势在必行。为了对异步电动机进行高精度控制,20世纪90年代以来,人们提出许多先进和有效控制方法,如自适应控制、鲁棒控制、智能控制、预测控制理论等控制策略用在交流传动控制上,尽管如此,这些控制方法还存在一定局限性。

论文目录

  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及问题的提出
  • 1.2 论文研究的目的
  • 1.3 研究现状与发展趋势
  • 1.4 论文内容
  • 第二章 异步电机的数学模型
  • 2.1 异步电机的数学模型
  • 2.2 转子磁场定向矢量控制原理
  • 2.3 小结
  • 第三章 预测控制的基本原理
  • 3.1 动态矩阵控制
  • 3.2 单元模型算法控制
  • 3.3 广义预测控制的基本原理
  • 3.4 小结
  • 第四章 模糊控制理论
  • 4.1 模糊控制的原理
  • 4.2 直接自适应模糊控制器
  • 4.3 间接自适应模糊控制器
  • 4.4 小结
  • 第五章 基于预测控制的异步电机控制系统设计
  • 5.1 速度环节模型建立
  • 5.2 磁通观测器的设计
  • 5.3 预测控制的异步电机的矢量控制系统的设计
  • 5.4 仿真
  • 5.5 小结
  • 第六章 异步电机内模控制电流调节器的设计
  • 6.1 电流调节器模型的建立
  • 6.2 IMC电流调节器性能分析
  • 6.3 IMC电流调节器在转差频率矢量控制中的应用
  • 6.4 小结
  • 第七章 模糊预测控制的异步电机矢量控制系统的设计
  • 7.1 预测控制器的设计
  • 7.2 模糊控制处理
  • 7.3 仿真结果分析
  • 7.4 小结
  • 第八章 结论和下一步工作展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表的论文
  • 申明
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于神经网络的预测控制的研究[J]. 科技展望 2016(03)
    • [2].面向大规模网络化系统的分布式预测控制(英文)[J]. 控制理论与应用 2017(08)
    • [3].预测控制的哲学思想分析及其新架构的提出[J]. 化工进展 2017(03)
    • [4].双层结构预测控制研究进展[J]. 控制理论与应用 2014(10)
    • [5].浅谈预测控制发展及其存在问题[J]. 信息系统工程 2015(05)
    • [6].预测控制技术在丁二烯精制单元的应用[J]. 齐鲁石油化工 2010(01)
    • [7].离线方法与在线优化相结合的混合型鲁棒预测控制[J]. 河北科技大学学报 2009(03)
    • [8].双足机器人稳定行走的仿人预测控制研究[J]. 计算机工程与应用 2010(23)
    • [9].复合网络攻击下离散时间多智能体系统的云端预测控制[J]. 山西大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [10].不确定奇异大系统分散鲁棒预测控制[J]. 控制与决策 2014(04)
    • [11].改进的神经预测控制及其应用[J]. 通化师范学院学报 2012(12)
    • [12].城市路网的分布式鲁棒预测控制[J]. 浙江工业大学学报 2016(06)
    • [13].分箱式月球车的预测控制[J]. 哈尔滨工程大学学报 2008(08)
    • [14].分布式预测控制在空气分馏塔中的应用[J]. 工业控制计算机 2014(05)
    • [15].基于关联存储网络的非线性约束监督预测控制[J]. 控制与决策 2010(08)
    • [16].高超声速飞行器的调度离线预测控制[J]. 控制理论与应用 2015(02)
    • [17].基于电流预测控制的有源电力滤波器仿真研究[J]. 低压电器 2010(01)
    • [18].增加延时补偿的永磁同步电机电流预测控制[J]. 电工电气 2019(05)
    • [19].模型预测控制——现状与挑战[J]. 自动化学报 2013(03)
    • [20].改进型电压预测控制逆变器的研究[J]. 电力电子技术 2009(07)
    • [21].信息物理环境下不确定系统的随机分布式预测控制[J]. 控制与决策 2020(08)
    • [22].经济性预测控制的切换控制策略优化算法设计[J]. 上海电力学院学报 2019(05)
    • [23].注汽锅炉蒸汽干度模糊-预测控制的应用研究[J]. 电子设计工程 2013(21)
    • [24].基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制[J]. 上海交通大学学报 2012(12)
    • [25].基于线电压调制的内置式永磁同步电机电流预测控制[J]. 微电机 2019(04)
    • [26].多时滞不确定非线性系统的鲁棒预测控制[J]. 嘉应学院学报 2017(02)
    • [27].随机预测控制及其在导弹制导中的应用[J]. 弹道学报 2011(02)
    • [28].双足机器人稳定步行模式的预测控制实现方法[J]. 仪器仪表学报 2010(12)
    • [29].有界丢包网络环境下不确定系统的预测控制[J]. 控制与决策 2009(09)
    • [30].通信约束广域电力系统的分布式模型预测控制[J]. 系统科学与数学 2016(06)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    高性能异步电机智能预测控制策略的研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢