基于神经元的异步电机直接转矩控制系统速度辨识

• 作者: 喻寿益 高宏洋 高金生
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经元 转速辨识 DSVM 直接转矩控制
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1367-1373
• 页数: 7页
• 分类号: TM301.2
• 字数: 2849字
• 语种: 中文

摘要

为避开传统的模型参考自适应(MRAS)方法需要求解反馈增益矩阵的问题,在直接转矩控制理论基础上,基于DSVM-DTC系统,在静止两相α-β坐标系下建立异步电机数学模型,推导出定子电流状态方程,并转化为带有5个输入节点、1个输出节点的神经元定子电流自适应辨识可调模型.采用Window-Hoff学习规则,推导出速度辨识公式,把辨识出的速度估计值反馈回可调模型中,在线修改可调模型参数,使其输出的定子电流估计值逼近于实时检测的定子电流,产生自适应性,提高定子电流和电机转速的辨识精度.最后,使用37 kW异步牵引电机参数在Matlab/Simulink软件平台上进行仿真.仿真结果表明:辨识转速能够准确地跟踪实际转速,动态响应性能好,尤其当参数发生突变时,系统具有很好的鲁棒性,并且实现简单.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	喻寿益	中南大学信息科学与工程学院	157	1877	23.0	33.0
2	高金生	中南大学信息科学与工程学院	10	117	5.0	10.0
3	高宏洋	中南大学信息科学与工程学院	2	17	2.0	2.0