基于神经网络技术的电机直接转矩控制系统研究

• 作者: 朱金荣 李多贵 王斌 王茂祥 邱祥
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 电动机 直接转矩控制系统 神经网络技术 优化方案
• 年，卷（期）: 2015,（13）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 分类号: TN876-34
• 语种: 中文

摘要

传统的电动机直接转矩控制系统存在一些问题，比如转矩脉动较大、磁链观测不精确、开关频率不固定等，影响了控制系统整体性能的进一步提升。为此，结合神经网络技术，设计了近似圆形磁链的直接转矩控制系统优化方案，探讨采用BP神经网络实现电压矢量选择的功能。该方案采用滞环比较器对磁链进行调节并实现转矩调节，建立了空间电压矢量选择的最优方式，设计了神经网络空间电压矢量选择器结构，提出采用神经网络理论取代传统开关表的方法。系统仿真结果表明，优化后的系统能够有效降低转矩脉动，定子磁链轨迹的脉动成分也明显下降，在低速运行状态下同样取得了较好的效果，表明该系统达到了调速性能改善和整体性能提升的目的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王茂祥	扬州大学物理科学与技术学院	31	123	6.0	9.0
3	王斌	扬州大学物理科学与技术学院	42	87	5.0	6.0
4	朱金荣	扬州大学物理科学与技术学院	35	109	7.0	8.0
5	邱祥	扬州大学物理科学与技术学院	3	14	2.0	3.0
8	李多贵		6	13	2.0	3.0