本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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本文的主要工作是設計與開發了用于機床主軸直接驅動的全數字化永磁同步電動機矢量控制系統的軟硬件平臺，并利用該平臺進行了仿真和實驗研究，仿真和實驗結果驗證了該系統設計方案的可行性。 首先，詳細闡述了坐標變換理論，根據永磁同步電動機的本體結構推導了其在各坐標系下的數學模型，深入研究了永磁同步電動機的矢量控制原理和id=0控制策略，此外對空間電壓矢量脈寬調制(SVPWM)的基本原理和特性進行了研究。 其次，采用MATLAB軟件建立了電機系統的仿真模型。整個仿真系統包括PMSM模塊、Power Module模塊、測量模塊、坐標變換模塊、電流、轉速調節模塊和SVPWM模塊等。仿真結果驗證了矢量控制和SVPWM技術應用于本系統的可行性，同時為系統平臺設計提供了理論依據。 再次，為了提高系統的動靜態特性和減小轉動脈動，采用DSP TMS320F2812為核心進行了永磁同步電動機全數字矢量控制系統的軟硬件設計。系統硬件包括電流檢測、速度檢測、顯示電路、驅動電路、主電路和系統保護電路等；系統軟件由DSP編程實現，采用基于id=0的轉子磁場定向矢量控制方法，完成對永磁同步電動機的解耦控制。速度調節器和電流調節器采用常規PI控制算法，逆變器采用SVPWM控制策略。同時，給出了系統各模塊的軟件流程圖，包括系統初始化程序、速度和電流調節程序、SVPWM的實現以及功率驅動保護等子程序等。 最后，在實驗平臺上做了大量深入的實驗研究工作，并對試驗波形做了深入分析。結果表明，該系統具有能夠響應速度快，低轉速運行平穩和抗干擾能力強等優點，可以滿足主軸直接驅動要求。
上傳時間： 2013-05-18
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本文從課題要求和實際應用的角度出發,設計了以TMS320F240為核心的永磁同步電機矢量控制系統,詳細敘述了控制系統的搭建方法,并對永磁同步電機的初始位置檢測和死區補償作了理論的研究.本文的結構和主要研究內容如下:第一章介紹了永磁電機的原理、現狀和發展歷史.第二章對永磁同步電機的基本結構和數學模型做了詳細的介紹.介紹了永磁同步電機控制系統的主要組成部分電流環,轉速環和位置環的常見控制策略,這三個環之間的關系和如何綜合調節這三個環.控制系統采用的是矢量控制方法,本章最后詳細地分析了永磁同步電機的矢量控制策略,這種策略的軟件實現方法,并給出了基于MATLAB/SIMULINK的控制系統仿真.第三章從介紹了實際的電路設計,包括搭建以TMS320F240為核心的控制系統的搭建,智能功率模塊IPM的使用及控制的主要方法,控制面盤的設計.第四章分析了永磁同步電機控制系統中的一個主要問題:初始位置檢測.分析了現有的初始位置檢測的主要方法,并提出了一種利用永磁同步電機的凸極效應和非線性的磁化特性來估算轉子初始位置的方法.第五章介紹了矢量控制永磁同步電機矢量控制系統的死區補償問題.
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
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隨著現代工業的迅猛發展，對作為工業裝備重要驅動源之一的伺服系統的性能提出了越來越高的要求。永磁同步電機( PMSM)作為交流伺服系統的執行元件具有結構簡單、功率密度高、效率高、易于散熱及維護保養等優點，正得到越來越廣泛地應用。要構建高性能的伺服系統，好的伺服控制系統則必不可缺，本論文主要圍繞高性能的永磁同步電流伺服控制系統這一主題展開研究。 根據永磁同步電機的動態dq數學模型，從實現高性能的轉矩控制出發，對永磁同步電機的矢量控制技術和直接轉矩控制技術等控制策略進行了比較分析。針對本伺服系統永磁同步電機的轉子結構特點，選用了具有線性控制轉矩特性，能獲得比較平穩轉矩輸出的基于轉子磁場定向的id=0的矢量控制策略，同時還介紹了該策略的重要組成部分空間矢量脈寬調制技術(SVPWM)，并在MATLAB仿真平臺對所選控制方案進行了仿真研究。 對控制系統的軟件部分進行了設計，詳細分析了針對16位定點DSP控制器TMS320LF2407A的程序設計特點，建立了電機的標幺值模型，解決了變量的定標問題。并介紹了電機控制程序的總體結構以及相關模塊的詳細設計過程。 為實現高性能的伺服控制系統，使伺服系統輸出平滑的轉矩，本文還對電壓型PWM逆變器“死區效應”引入的轉矩脈動進行了分析，分析表明了在永磁同步電機矢量控制系統中，由“死區效應”造成的誤差電壓矢量與永磁同步電機轉子位置之間的關系，并應用一種實用的死區補償技術減小了轉矩脈動，提高了系統的性能。 最后在伺服系統實驗平臺上對伺服控制系統進行綜合調試，并在此基礎上做了大量的實驗研究，實驗結果表明系統性能可靠且擁有優良的調速性能。
上傳時間： 2013-06-18
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該軟件是關于PMSM永磁同步電動機磁場定向控制的匯編程序，對應的DSP處理器是TMS320F2407,解壓后會出現CCS開發環境下的整個工程。
上傳時間： 2013-12-23
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永磁同步電機自適應控制方法方面的論文，講的很詳細。
上傳時間： 2015-09-17
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永磁同步電機的矢量控制方法仿真，在matlab的simulink環境下
上傳時間： 2013-12-20
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基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究_鄧娟
上傳時間： 2020-12-15
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本文首先就永磁同步電機弱磁控制的國內外發展現狀和未來發展趨勢進行了簡單介紹，建立了永磁同步電機在旋轉坐標系下的動態模型，介紹了常用的矢量控制策略，并通過控制效果對比引出永磁同步電機弱磁控制方法。然后，詳細介紹了永磁同步電機的弱磁控制原理，并對弱磁控制的約束條件、弱磁控制區間的電流給定及現有弱磁控制策略做了簡單的介紹，推導了電機在恒轉矩控制和弱磁控制階段中永磁同步電機電流矢量在電流平面的運行軌跡及其相關說明。深入研究了基于電壓反饋的永磁同步電機弱磁控制算法。最后，基于電壓反饋弱磁算法對控制系統建模，構建了以SVPWM為調制算法，基于電壓反饋的永磁同步電機弱磁控制系統框圖，對框圖中的關鍵模塊進行了分析和設計，并借助Matlab/Simulink 軟件對控制系統進行了建模和仿真，仿真結果驗證了基于電壓反饋的弱磁控制方法的可行性和有效性。并由仿真結果分析指出基于電壓反饋弱磁控制策略的不足點，從而為該弱磁控制策略的進一步完善提出新的思路。關鍵詞：永磁同步電機，SVPWM調制，弱磁控制，電壓反饋，Matlab/Simulink仿真
上傳時間： 2022-06-24
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