永磁同步电动机的动态神经网络SVPWM控制  

SVPWM Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Neural Network Dynamic Tuning

作　　者：常发[1] 冯旭刚[2] 胡雪峰[2] 

机构地区：[1]宝钢梅山钢铁公司炼钢厂,南京210036 [2]安徽工业大学电气信息学院,安徽马鞍山243002

出　　处：《安徽工业大学学报（自然科学版）》2010年第3期289-294,共6页Journal of Anhui University of Technology（Natural Science）

基　　金：安徽省教育厅自然科学基金重点项目(KJ2007A109ZC)

摘　　要：针对永磁同步电动机控制系统中低速转矩脉动大以及由此引起的高频噪声、动态响应慢等问题,提出一种基于神经网络动态自整定的永磁同步电机矢量控制系统的实施方案。给出基于神经网络动态自整定PID控制器的结构,以及PID参数在线自整定的学习控制算法。将这种综合控制策略引入永磁同步电动机空间电压矢量PWM控制中,仿真结果表明系统低速性能好、转矩脉动小、谐波含量少,当电机参数改变或者受到外部扰动时,系统具有良好的动态特性。To sovle those prolems associated with conventional control systems of permanent magnet synchronous motor（PMSM）, such as high torque ripple at low speed, high frequence noise by torque ripple, slow response. Presents the implementation of digonal recurrent neural network（DRNN） dynamic speed controller for space vector PWM（SVPWM）control of a permanent magnet synchronous motor（PMSM）. Presents the structure of dynamic PID speed controller based on digonal recurrent neural network（DRNN-PID）, and an dynamic learning algorithm.The results demonstrate the system has low torque ripple, few harmonics and the effectiveness of the proposed DRNN dynamic speed controller under the occurrence of parameter variationsand external disturbance.

关 键 词：永磁同步电机 动态神经网络 空间矢量脉宽调制 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]