基于BP神经网络的DTC系统电压矢量控制器设计

• 作者: 李勇 童泽 罗隆福 许志伟
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 直接转矩控制 电压矢量控制器 感应电动机
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 21-23,30
• 页数: 4页
• 分类号: TM346
• 字数: 2311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6848.2008.01.008

摘要

针对传统直接转矩控制(DTC)系统由于进行复杂运算时延而降低系统性能和不便于硬件实现的缺陷,介绍了一种新的基于BP神经网络的电压矢量控制器以取代常规的状态选择器.控制器的输入信号为电磁转矩误差、定子磁链、正反转信号和区间号,通过所设计的BP神经网络加以映射,得到逆变器的开关状态输出信号.仿真实验结果验证了新型电压矢量控制器设计的正确性.与传统DTC系统的仿真结果对比,表明所设计的矢量控制器能有效减少转矩脉动,提高系统性能,降低传统状态选择器硬件实现的复杂性,并且具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗隆福	湖南大学电气与信息工程学院	272	3161	27.0	41.0
2	李勇	湖南大学电气与信息工程学院	159	1759	22.0	34.0
3	许志伟		31	177	7.0	12.0
4	童泽	湖南大学电气与信息工程学院	2	17	2.0	2.0