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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张今朝[1,2] 刘国海[2] 潘天红[2] 朱海燕[1]
机构地区:[1]嘉兴学院机电学院,浙江嘉兴314001 [2]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013
出 处:《控制与决策》2010年第12期1804-1809,共6页Control and Decision
基 金:国家自然科学基金项目(60874014);教育部博士点基金项目(2005029909);江苏省自然科学基金项目(BK2007099);江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(08JDG046)
摘 要:磁链观测是多电机闭环控制系统性能的重要环节,而电机参数的变动通常使磁链观测的精度难以满足要求.针对3台异步电机和3台逆变器组成的三电机同步系统,提出了局部模型网络磁链辨识方法.将电机参数变化当作干扰项来处理,解决了因电机参数变动影响磁链准确观测的难题.在此基础上,采用神经网络逆构建由速度、磁链、张力子系统组成的伪线性复合系统,实现了三电机同步系统中速度、磁链和张力的解耦.分别对各子系统设计线性闭环控制器,实现了三电机系统的同步控制.仿真结果验证了磁链辨识的准确性和控制系统良好的动静态性能.Rotor flux observation accuracy is a key factor to affect control performance of multi-motor closed-loop system working on rotor flux field-oriented vector control mode,but the precision of flux observation is usually difficult to meet the requirement because of motor parameters variation.Aiming at three-motor synchronous system,the model of rotor flux is built based on local model network.In this model,variability of machine parameter is taken as interference term,so the accuracy of flux identification is improved.Then,based on the neural network inverse control method,linear subsystems of speed,rotor flux linkage and tension can be obtained by combing the inverse neural network with the three-motor synchronous system.Thus,the speed,flux and tension control of three-motor system can be decoupled.The simulation results show that the flux model has satisfactory accuracy,and control system has good dynamic and static operation performance.
关 键 词:三电机同步系统 G-K模糊聚类 局部模型建模 磁链辨识 神经网络逆 解耦控制
分 类 号:TP291[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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