基于智能算法的直接转矩控制系统的研究与实现

论文摘要

直接转矩控制是继矢量控制后出现的又一种高性能交流调速技术。由于该技术具有控制简单、动态响应快等优点,目前已成为交流传动界众多学者关注的研究热点之一。但是,这种技术的转矩脉动较大、定子磁链存在畸变以及电流谐波成分较多等不足限制了对它的广泛应用。本文在异步电机直接转矩控制系统低速性能的提高、无速度传感器方案设计及数字化实现等方面进行了深入地研究。首先,在详细分析了异步电机数学模型的基础上,介绍了直接转矩控制的基本原理。直接转矩技术直接在定子坐标系下计算和控制交流电动机的转矩,采用定子磁场定向控制,可对逆变器的开关状态进行最优选择,从而能够快速而准确地控制异步电动机的转矩和磁链。为进一步减小磁链和转矩的脉动,获得更精确的调速性能,本文在直接转矩控制系统中采用双滞环的磁链和转矩控制器取代传统的单滞环的磁链和转矩控制器。其次,针对传统直接转矩控制(DTC)系统中,使用速度传感器会产生的诸如成本、维护以及复杂环境下的稳定性等方面的不足。本文利用神经网络对非线性函数的映射能力,采用BP神经网络辨识转速。但是由于基本神经网络存在着收敛速度慢,精度低等缺点,因此本文采用灰色预测算法来优化神经网络,提高神经网络的收敛速度及精度,并进行了仿真研究。仿真结果表明此方法具有较高的动态跟踪性能和稳定精度,能够准确地跟踪转子转速,可以替代速度传感器实现直接转矩控制系统实现无速度传感器运行。最后,以TI公司的DSP控制器TMS320LF2407A为核心,对无速度传感器直接转矩控制系统进行了全数字化设计,并在硬件和软件两方面进行了介绍。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 现代交流调速的发展
• 1.1.1 新型大功率电力电子器件的发展
• 1.1.2 交流电机的控制策略
• 1.2 直接转矩控制的现状
• 1.2.1 磁链观测方法的改进
• 1.2.2 状态选择器的改进
• 1.2.3 无速度传感器技术研究
• 1.3 论文工作简介
• 第二章 异步电动机直接转矩控制原理
• 2.1 概述
• 2.2 交流异步电动机的数学模型
• 2.2.1 静止两项坐标系的数学模型
• 2.2.2 异步电机的空间矢量的等效电路
• 2.3 逆变器的电压状态与数学模型
• 2.4 电压空间矢量
• 2.5 直接转矩控制的基本原理
• 2.5.1 磁链的估算和观测
• 2.5.2 电磁转矩的估算和观测
• 2.5.3 电压空间矢量对磁链和转矩的影响
• 2.5.4 磁链自控制和转矩自控制
• 2.5.5 定子磁链空间位置的确定
• 2.5.6 空间电压矢量的选择
• 第三章 灰色预测算法在DTC领域的应用
• 3.1 无速度传感器技术
• 3.2 BP神经网络转速辨识器
• 3.2.1 BP神经网络基本原理
• 3.2.2 改进的BP神经网络
• 3.2.3 转速辨识模型
• 3.3 利用灰色预测优化BP神经网络转速辨识器
• 3.3.1 灰色预测GM（1,1）模型
• 3.3.2 趋势预测
• 3.3.3 组合预测模型
• 3.3.4 灰色神经网络转速辨识器
• 3.4 DTC系统中引入灰色预测算法的好处
• 第四章 直接转矩系统的仿真实现
• 4.1 MATLAB/SIMULINK简介
• 4.2 系统仿真模型的建立
• 4.2.1 直接转矩控制系统各种各种参数的设置
• 4.2.2 磁链区间判断
• 4.2.3 开关状态选择
• 4.3 仿真过程中的一些注意事项
• 4.4 系统仿真结果及分析
• 第五章 直接转矩控制系统的数字化实现
• 5.1 系统硬件结构
• 5.1.1 主回路硬件系统
• 5.1.2 控制回路硬件系统
• 5.2 数字信号处理芯片TMS320F240简介
• 5.2.1 TMS320F240的结构特点
• 5.2.2 TMS320F240的内核CPU
• 5.2.3 TMS320F240的外设功能模块
• 5.3 DSP芯片的运算格式
• 5.4 系统软件设计
• 5.4.1 DSP软件设计的编程语言
• 5.4.2 主程序设计
• 5.4.3 初始化模块
• 5.4.4 程序内容
• 5.5 实验的结果与分析
• 5.5.1 实验平台环境
• 5.5.2 灰色BP神经网络转速辨识结果分析
• 5.5.3 基于神经网络的转速辨识器指标分析
• 第六章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢