电流最优的多变量静态神经网络开关磁阻电机控制

发布时间：2018-11-07 14:37

【摘要】：通过对开关磁阻电机实测数据的分析,描述了转速、电流、开通角和关断角对输出转矩的影响,建立了基于开关磁阻电机的静态多变量神经网络控制器模型,设计了神经网络控制器的训练方法,设计了基于最小二乘法的变步长寻优方法用于快速获取最优的神经网络在线训练数据。调节开通角和关断角,使单位电流输出的转矩最大,实现了基于电流最优的开关磁阻电机控制系统。并将神经网络控制器与PID调节器相结合,建立其转速闭环系统,满足系统的动态调节能力。最后,通过样机验证了分析设计的正确性。
[Abstract]:Based on the analysis of the measured data of switched reluctance motor, the effects of rotation speed, current, turn-on angle and turn-off angle on the output torque are described, and the static multivariable neural network controller model based on switched reluctance motor is established. The training method of neural network controller is designed, and the variable step size optimization method based on least square method is designed to quickly obtain the optimal online training data of neural network. By adjusting the turn-on angle and turn-off angle, the torque of unit current output is maximized, and the switched reluctance motor control system based on the optimal current is realized. The neural network controller and PID regulator are combined to establish the closed loop system of rotational speed to satisfy the dynamic regulation ability of the system. Finally, the correctness of the analysis and design is verified by the prototype.
【作者单位】： 山东大学电气工程学院;山东省汽车电子技术重点实验室;
【基金】：济南市高校院所自主创新基金资助项目(201102038)
【分类号】：TM352

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2316668