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基于神经网络逆系统感应电机磁链观测及控制
摘要
电机控制是工业自动化的重要组成部分，控制电机磁链是电机控制中的关键问题。传统的方法是通过测量电机绕组的电流及电压，把电机的状态进行估算从而间接地得到磁链的信息。这种方法的主要缺点是需要大量的传感器并且测量结果受到噪声的干扰。因此，本文提出了一种基于神经网络逆系统的磁链观测与控制方法，它可以直接测量电机绕组中的电磁反势，并通过神经网络算法进行反演，得到电机磁链的信息。同时，通过反馈控制，实现调节电机磁链的目标值，从而实现电机的高效稳定运行。本文通过模拟及实验分析，证明了该方法的可行性和有效性。
关键字：神经网络逆系统、感应电机磁链观测、电机控制、反馈控制、稳定运行
Abstract
Motorcontrolisanimportantpartofindustrialautomation,andcontrollingthemotorfluxisakeyissueinmotorcontrol.Thetraditionalmethodistoindirectlyobtainthefluxinformationbymeasuringthecurrentandvoltageofthemotorwindingtoestimatethestateofthemotor.Themaindisadvantageofthismethodisthatitrequiresalargenumberofsensorsandthemeasurementresultsaresusceptibletonoiseinterference.Therefore,thispaperproposesafluxobservationandcontrolmethodbasedonneuralnetworkinversesystem,whichcandirectlymeasuretheelectromagneticcounter-electromotiveforceinthemotorwinding,andinvertitthroughaneuralnetworkalgorithmtoobtainthefluxinformationofthemotor.Atthesametime,thetargetvalueofthemotorfluxisadjustedthroughfeedbackcontroltoachievetheefficientandstableoperationofthemotor.Throughsimulationandexperimentalanalysis,thispaperprovesthefeasibilityandeffectivenessofthismethod.
Keywords:neuralnetworkinversesystem,inductionmotorfluxobservation,motorcontrol,feedbackcontrol,stableoperation
引言
感应电机作为广泛应用的电动机种类之一，其磁链的控制是电机控制中的一个关键问题。磁链是感应电机中的一种重要物理量，它直接关系到电机的输出性能和能源利用率。因此，磁链控制是实现感应电机高效稳定运行的关键环节。
传统的磁链控制方法是通过测量电机绕组的电流及电压，把电机的状态进行估算从而间接地得到磁链的信息。这种方法虽然可以实现磁链控制，但需要大量的传感器，并且测量结果受到噪声的干扰，从而降低了测量的精度和可靠性。
基于神经网络逆系统的磁链观测与控制方法可以克服传统方法的缺点，并提高磁链控制的精度和可靠性。该方法可以直接测量电机绕组中的电磁反势，并通过神经网络算法进行反演，得到电机磁链的信息。同时，通过反馈控制，实现调节电机磁链的目标值，从而实现电机的高效稳定运行。
本文主要研究基于神经网络逆系统感应电机磁链观测及控制的研究，通过模拟及实验分析，证明了该方法的可行性和有效性。具体内容如下。
第一章绪论
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3研究目的
1.4本文组织结构
第二章神经网络逆系统
2.1神经网络基本原理
2.2逆系统学习算法
2.3逆系统的应用
第三章感应电机磁链观测
3.1感应电机基本原理
3.2磁链的概念及影响因素
3.3磁链的测量
第四章磁链控制方法
4.1PID控制算法
4.2模糊控制算法
4.3神经网络控制算法
第五章实验分析
5.1实验设置及数据采集
5.2实验结果分析
第六章结论
6.1研究结论
6.2研究不足及展望
参考文献
附录