Lanzhou University of Technology Institutional Repository (LUT_IR)
题名 | 无刷直流电动机智能控制器的研究 |
作者 | 柏璐 |
学位类型 | 硕士 |
导师 | 郝晓弘 |
答辩日期 | 2004 |
学位授予单位 | 兰州理工大学 |
学位名称 | 工学硕士 |
学位专业 | 电力系统及其自动化 |
关键词 | 直流无刷电动机 卡尔曼滤波 智能控制 模糊控制 神经网络控制 |
摘要 | 直流无刷电动机调速系统具有时变、非线性、强耦合等特征。传统的控制策略虽然算法简单、快速性好、控制精度高,但在被控对象数学模型不确定或为非线性时,通常较难满足系统要求的静、动态性能指标。基于人工智能的控制方法,具有无需依赖控制对象精确的数学模型和能够抑制时变、参数扰动等因素对系统影响的特性,因此将人工智能控制方法与传统控制策略相结合可起到相辅相成的作用。 本文着重研究了直流无刷电动机智能控制,对转矩脉动抑制方法、软件仿真进行了较为详细地分析。针对直流无刷电动机在低速运转时存在较大的转矩脉动,通过对模糊控制和神经网络控制进行的深刻研究,以及对各种控制理论和方法进行比较,提出了参数自校正模糊控制与神经网络控制相结合以及在不同偏差采用不同控制策略的双模控制理论。 本文较为详尽地阐述了直流无刷电动机转矩脉动产生的原因,并针对其原因分别提出了解决方法。其中着重分析了如何抑制由定子主绕组各相换流所引起的转矩脉动,并在此基础上提出了在速度环和电流环分别采用参数自调整的模糊控制和神经网络控制的策略。 |
其他摘要 | Brushless DC motor has the features of time varying, nonlinearity and strong coupling. Although traditional control methods are of easy arithmetic, fast performance and precise control, it is difficult to meet the needs of static state and dynamic performance when the model of control subjects is uncertain. Intelligent control does not depend on exact math models and can restrain the impact of time-varying and parameter disturbance, so the intelligent control and the traditional control can complement each other. The intelligent control system of BLDCM is approached emphatically. Ripple torque’s rejection method, emulation programming are analysed in detail. Since BLDCM has rather ripple torque in operation with low speed, so a fuzzy neural network dual-mode control mode is applied in this paper through comparing fuzzy theory and neural network theory. |
页数 | 68 |
语种 | 中文 |
学号 | P0408080205 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/96215 |
专题 | 兰州理工大学 |
作者单位 | 兰州理工大学 |
第一作者单位 | 兰州理工大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 柏璐. 无刷直流电动机智能控制器的研究[D]. 兰州理工大学,2004. |
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