ＤＲＮＮＡＤＲＣ异步电机直接转矩控制系统研究

2012年03月31日10:31:11 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：通信

吴其洲
中北大学信息与通信工程学院，山西太原

摘　　　要：由于经典ＰＩＤ控制器自身所固有的缺陷，在异步电机直接转矩控制（ＤＴＣ）调速中不能满足大范围高精度的调速要求。采用自抗扰控制器（ＡＤＲＣ）作为速度调节器，并借助对角递归神经网络（ＤＲＮＮ）进行参数整定，构成了新的异步电机直接转矩控制调速系统。仿真结果表明：对于异步电机直接转矩控制系统，基于对角递归神经网络整定的自抗扰控制器对电机不同参考转速的运行具有很强的适应性，在大范围调速方面比经典ＰＩＤ控制器性能更优越。

关　键　词：对角递归神经网络；自抗扰控制；直接转矩控制；异步电机调速

１　引　言
异步电机是一个复杂的高阶、非线性、多变量、强耦合以及参数时变的控制对象，很难用精确的数学模型进行描述。在异步电机直接转矩控制调速系统中，通常采用ＰＩ调节器进行速度环控制。但是由于ＰＩＤ控制技术自身存在的缺陷，在某一调速范围内整定的ＰＩ参数，在其他的速度范围内并不一定能实现较优控制。经常出现高低速区域调速性能不兼顾的情况，不易满足高性能的调速要求。为了解决这一问题，许多学者提出了改进方法。文献［１］提出了以极点配置控制方法、自适应控制、滑模变结构控制等为核心的智能ＰＩ控制器。文献［２］中提出了提出高低速情况下不同的数学模型。但设计控制器仍需要精确的电机数学模型，ＰＩＤ控制器变得复杂，而且运算量一般较大。自抗扰控制器［３］（ＡｃｔｉｖｅＤｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓＲｅｊｅｃｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌ，ＡＤＲＣ）理论继承ＰＩＤ不依赖于对象模型的优点，从根本上改进经典ＰＩＤ所固有缺陷，能有效克服系统大时滞，大惯性，不确定性，解决系统强耦合控制的问题。然而，自抗扰控制器中的误差非线性反馈律增益β１，β２参数，类似于ＰＩＤ控制算法中的比例、微分、积分系数。采用神经网络对βｉ以ｒ（ｋ）－ｙ（ｋ）→０的原则进行实时优化，使自抗扰控制器具有自学习能力，以适应控制对象的参数变化，增强该多变量自抗扰控制器的自适应能力［４］。本文在采用自抗扰控制算法的基础上，再借助对角神经递归网络整定，构成新的直接转矩控制调速系统。

登录网站后可下载文件

ＤＲＮＮＡＤＲＣ异步电机直接转矩控制系统研究

相关阅读: