论文摘要
直接转矩控制(DTC)技术自问世以来,就以其新颖的控制思想、简洁明了的系统结构、优良的动态和静态性能受到了广泛的关注并得到了迅速的发展。异步电动机直接转矩控制具有控制算法简单、动态响应快等特点,是继矢量控制之后出现的另一种高性能的异步电动机控制方法。直接转矩控制系统中安装速度传感器是实现高精度速度闭环控制的基本保证,但采用速度传感器往往使得系统成本增加、可靠性降低,此外很多场合是不允许使用速度传感器的。因此,无速度传感器技术受到广泛的关注。本文对直接转矩控制的基本理论和原理进行了的介绍,并根据异步电动机的原理,构造了具有混沌优化BP神经网络的速度辨识器的直接转矩的仿真模型。利用混沌的遍历性、随机性和规律性,采用混沌变量全局粗搜索与混沌变量局部细搜索相结合,优化BP神经网络的权值、阈值,得到神经网络权值的全局最优值。从仿真结果来看,使用混沌优化BP神经网络速度辨识器的直接转矩控制系统具有良好的逼近精度和泛化能力,实现了无速度传感器直接转矩控制系统。由于直接转矩控制系统在低速时存在易受定子电阻变化影响、转矩脉动大等缺点,本文在传统六边形磁链直接转矩控制系统的基础上,建立近似圆形磁链的直接转矩控制系统,并分析比较最终的仿真结果。本文以直接转矩控制系统的理论分析和仿真研究为依据,并在以数字信号处理器(DSP)TMS320F240为核心的开发实验平台上,进行了控制系统的软件设计。通过智能测控综合试验台对电机控制的现场调试结果,可以看出,本文的设计方案是切实可行、有效的。
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