直接转矩控制中的定子电阻辨识方法研究

2012年04月09日16:28:13 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

刘国荣，周　平
湖南工程学院电气与信息工程系，湖南湘潭

湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭

摘　　　要：针对传统的异步电机直接转矩控制在电机低速运行时系统性能受定子电阻变化影响较大的问题，详细分析了定子电阻变化对系统控制性能的影响，提出了一种基于ＲＢＦ神经网络的定子电阻辨识方法。该方法应用梯度算法训练ＲＢＦ神经网络各参数。用该方法对定子电阻进行辨识，具有辨识精度高，响应迅速等优点。对该方法在基于Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真软件上进行仿真，并与ＢＰ神经网络对定子电阻辨识时进行比较。仿真结果表明，该方法优于ＢＰ神经网络，可以有效地提高直接转矩控制系统的低速运行性能。

关　键　词：异步电机；直接转矩控制；ＲＢＦ神经网络；梯度算法；定子电阻辨识

１　引　言
直接转矩控制变频调速技术是继矢量控制技术之后发展起来的一种新型的具有高性能的交流变频调速技术。由于直接转矩控制数学模型简单，且只需惟一的定子电阻就可以观测出定子磁链，它具有系统结构简单，对转子参数不敏感，鲁棒性好等特点［１２］。由于定子电阻变化受定子频率，温度，定子电流等的影响，定子电阻的变化具有非线性，时变性等特点。当电机在高速运行时，定子电阻压降对定子磁链的影响很小，可以忽略由定子电阻变化引起的偏差；但在低速运行时，它的变化对定子磁链的准确观测有较大影响，而磁链的准确观测与否直接影响到电磁转矩的精确性。文献［３］提出了将定子磁链的电流模型和电压模型相结合的方法，在低速时，使用电流模型对定子磁链进行修正。文献［４］提出了应用自适应ＰＩ调节器对电阻进行估计。但在电机低速运行时都还存在着不同程度的问题。本文提出了一种使用梯度算法ＲＢＦ神经网络对定子电阻进行在线辨识的方法。仿真结果表明，该方法能够很好的改善系统的低速性能，具有辨识精度高，响应迅速等优点。

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