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                                                                        基于神經網絡的永磁同步電機矢量控制

                                                                        分享到:

                                                                        發布日期:2022/9/20點擊次數:899

                                                                          永磁同步電機采用高能永磁體,消除了旋轉伺服電機由旋轉運動到直線運動的機械傳動鏈的影響,具有高推力強度,低損耗,小電氣時間常數及快響應等特點,成為高精度、微進給伺服系統中****的執行機構之一。目前由于現代永磁材料的性能不斷提高,控制相對異步電機來說也比較簡單,容易實現高性能控制,因而在數控機床、工業機器人等小功率應用場合,永磁同步電機得到了更為廣泛的應用。近年來交流調速技術隨著電力電子學、微電子學和自動控制理論的發展而日新月異:1<.這里,介紹了永磁同步電機的矢量控制原理及用單神經元自適應PID控制器實現電機調速的方法,給出了MATLAB仿真和硬件實現的結果。
                                                                          2矢量控制原理0年代初提出的,首先應用到感應電機中,目前已得到了普遍的應用。它從根本上解決了交流電機轉矩的高性能控制問題。
                                                                          對于他勵直流電機,勵磁磁場和電樞磁通勢間的空間角度由電刷和機械換向器所固定,通常情況下兩者是正交的。因此,電樞電流和電磁轉矩間存究方向為機械電子工程。
                                                                          在線性關系。通過調節電樞電流就可以直接控制轉矩。與直流電機不同的是,在同步電機中,勵磁磁場與電樞磁通勢間的空間角度隨負載變化而變化,因而不能簡單地通過調節電樞電流來直接控制電磁轉矩。倘若能將交流電機的物理模型等效變化為直流電機模型,然后再對其進行控制,則可使問題大為簡化。比較直流電機和交流電機的數學模型可以發現,交流電機的數學模型之所以復雜,關鍵是因為有一個復雜的電感矩陣,因此要簡化數學模型就必須簡化磁通關系。坐標變化可以實現交流電機模型的簡化,進行坐標變化的原則是使不同的坐標系下產生的磁動勢相同。交流電機三相對稱的靜止繞組A,",C通以三相平衡的正弦電流時產生旋轉的磁動勢。對其進行Calarke變化,并將三相正弦電流等效為兩相,使其也產生旋轉的,變化公式為:在新結構中,轉矩的表達式仍依靠轉子通量,需對其再進行Park變化。在進行以上兩次變化后,模型與直流電機物理模型已沒有本質上的區別了,因而可方便地實現對定子電流空間相量的相位和幅值的控制,即實現其矢量控制。
                                                                          為矢量控制的結構框圖曰。
                                                                          3單神經元自適應PID控制%12盡管神經網絡控制技術有許多潛在的優勢,但對單純使用神經網絡的控制方法的研究仍有待進一步發展,通常需要將人工神經網絡技術與傳統的控制理論或智能控制技術綜合使用。然而,傳統的PID調節器因其技術成熟,在過程控制中獲得了廣泛的應用,但對一些復雜、時變系統,因PID的參數不易實時在線調整,所以應用中會影響系統的控制品質。本文采用了單神經元自適應PID控制,實現了對永磁同步電機的調速控制。
                                                                          示出用單神經元實現自適應PID控制的結構框圖。
                                                                          既然同步電機經過坐標變換可等效成直流電機,所以可模仿直流電機的控制方法求得直流電機的控制量,之后經過坐標反變換就能對同步電機實現控制。在設計矢量控制系統時,可認為在控制器后加入的反變換與反饋環節的變換相抵消,所以對其進行調速與直流電機調速十分相似。
                                                                          這里采用單神經元自適應PID控制實現電機的調速,示出用MATLAB/SIMULINK實現的仿真框圖。其中:nn為+的函數,用于實現神經元權系數的調整。
                                                                          神經元自適應PID學習算法的運行效果與可調參數k,"i,"p,"d有很大關系。k是系統最敏感的參數,k值的變化相當于P,I,D 3項同時變化,所以應在第一步調整k,參數的具體調整規則見。
                                                                          "!=0.08,"=37.示出其單位階躍響應曲線。
                                                                          5硬件平臺設計及實驗結果本文設計的伺服驅動器適用于中、小功率的電機驅動。硬件設計部分采用DSP+IPM的模式。設計中,選用了TI公司生產的(下轉第61頁)則次級繞組電壓值為15.8V,又因為初級反激工作可見,當輸入電壓較低時,雖然)電壓為150V,根據初級和次級匝數的關系式:150V/時大,但因輸入電壓低,其總電壓仍比600V時小,p=15.8V/!S,U!p=212匝代入可得次級繞組匝數23匝。

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