基于神经网络技术的电机直接转矩控制系统研究

作     者：邱祥 王斌 王茂祥 李多贵 朱金荣 QIU Xiang;WANG Bin;WANG Maoxiang;LI Duogui;ZHU Jinrong

作者机构：扬州大学物理科学与技术学院江苏扬州225002 中国移动通信集团江苏有限公司江苏南京210029 扬州广播电视总台技术传输中心江苏扬州225009 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2015年第38卷第13期

页      面：107-109页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 

基　　金：江苏省教育厅高校科研成果产业化推进工程项目(JHB2012-43) 

主　　题：电动机 直接转矩控制系统 神经网络技术 优化方案 

摘      要：传统的电动机直接转矩控制系统存在一些问题,比如转矩脉动较大、磁链观测不精确、开关频率不固定等,影响了控制系统整体性能的进一步提升。为此,结合神经网络技术,设计了近似圆形磁链的直接转矩控制系统优化方案,探讨采用BP神经网络实现电压矢量选择的功能。该方案采用滞环比较器对磁链进行调节并实现转矩调节,建立了空间电压矢量选择的最优方式,设计了神经网络空间电压矢量选择器结构,提出采用神经网络理论取代传统开关表的方法。系统仿真结果表明,优化后的系统能够有效降低转矩脉动,定子磁链轨迹的脉动成分也明显下降,在低速运行状态下同样取得了较好的效果,表明该系统达到了调速性能改善和整体性能提升的目的。