矢量控制系統(tǒng)混合速度控制器的研究.pdf

1、PID控制器是一種結構簡單，操作容易的控制器，在許多領域應用廣泛。但是對于數(shù)學模型不確定和非線性的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的PID控制器不能取得很好的控制效果，隨著控制目標的日益復雜，傳統(tǒng)的PID控制器越來越不能滿足人們對控制精度的要求。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自組織，自學習和記憶功能，能夠?qū)崿F(xiàn)控制器參數(shù)的在線調(diào)整。異步電動機是一個非線性的系統(tǒng)，在運行過程中其參數(shù)也會發(fā)生變化，而在控制器中加入神經(jīng)網(wǎng)絡可以維持系統(tǒng)的控制精度和響應速度。
　　 在深入研

2、究神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎及其學習規(guī)則的基礎上，本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PI混合速度控制器，設計了一個三層的BP 網(wǎng)絡，按照PI控制器的結構，隱含層有兩個神經(jīng)元，分別為比例神經(jīng)元和積分神經(jīng)元，輸入層到隱含層的權值保持不變，通過隱含層到輸出層權值的改變來實現(xiàn)學習功能，因而具有結構簡單，計算量小的優(yōu)點。它可以根據(jù)被控系統(tǒng)的實際運行情況，來調(diào)整控制器的參數(shù)，從而得到很好的跟蹤效果。
　　 本文建立了異步電動機的數(shù)學模型，對矢量控制原理進行了

3、分析。在理論分析的基礎上，建立了基于Matlab的仿真平臺，仿真結果表明混合控制器的算法是有效的，它不僅具有PI控制器的優(yōu)點還具有神經(jīng)網(wǎng)絡自學習的特點，可以改善系統(tǒng)的控制性能。
　　 本文在控制回路使用TI公司的TMS320F2812 芯片，主回路采用智能功率模塊IPM的基礎上，設計了一套全數(shù)字異步電動機矢量控制系統(tǒng)，完成了軟件的設計和程序的編寫。通過實驗比較混合控制器和傳統(tǒng)PID控制器的控制效果，實驗研究表明：混合控制器可以克