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改进蚁群算法在直接转矩控制系统中的应用研究

作　者: 贾丽超
导　师: 曹承志
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 直接转矩控制 无速度传感器 神经网络 改进蚁群算法 转速辨识
分类号: TM343
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 78次
引　用: 1次
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内容摘要


异步电动机直接转矩控制(Direct Torque Control简称DTC)技术强调的是转矩的直接控制与效果,是继矢量变换控制技术之后,于二十世纪八十年代中期发展起来的一种新型的高性能的控制技术。它以其新颖的控制思想、简明的系统结构和优良的动、静态性能得到了广泛的关注和迅速的发展。本文首先对交流电动机的发展和直接转矩控制系统进行了总体的描述,并对无速度传感器技术的研究现状进行了简要分析,然后对直接转矩控制的基本原理进行了详细的介绍。在分析了直接转矩控制系统及无速度传感器技术尚存在的不足之后,本文提出了由基于BP神经网络的速度辨识器来替代传统速度传感器的方法,并证明了其有效性。在MATLAB/SIMULINK环境下搭建了无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,并对该DTC系统的磁链、转矩和转速的变化趋势进行了仿真实验。仿真实验结果表明:采用基于改进型蚁群BP神经网络优化的转速辨识器能够准确的辨识出电机转速,可以达到DTC系统的动、静态性能要求,从而说明了本文的方案在DTC系统中的可行性。在理论上实现了无速度传感器直接转矩控制。在理论分析和仿真研究的基础上,在以数字信号处理器(DSP)TMS320F240为控制核心的智能综合开发实验台上,在对算法的进行设计之后,进行了异步电动机无速度传感器直接转矩控制的实验。系统的软件部分采用C语言与汇编语言混合编程的方法完成了基于DSP的神经网络算法的编程,同时对电机带负载条件下的转速、转矩等信息进行了采集和观测,经过系统硬件和软件的联调实验之后,实验结果表明:采用基于DSP的神经网络速度辨识器异步电动机直接转矩控制系统具有良好的动、静态性能,具有可行性,为无速度传感器DTC系统在工程上的应用提供了有益的参考。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-11
第一章 绪论  11-18
  1.1 交流电机控制系统的发展和现状  11-12
  1.2 直接转矩控制技术的产生、发展和现状  12-14
    1.2.1 直接转矩控制技术的产生背景  12-13
    1.2.2 直接转矩控制技术的研究现状和发展趋势  13-14
  1.3 无速度传感器技术的发展  14-15
  1.4 智能技术的发展简介  15-16
  1.5 课题研究的意义及总体设计方案  16-18
    1.5.1 选题意义  16
    1.5.2 总体设计方案  16-18
第二章 直接转矩控制技术的原理  18-31
  2.1 异步电机的数学模型  18-21
  2.2 逆变器的开关状态和电压状态  21-27
    2.2.1 逆变器的结构、开关状态和电压状态  21-22
    2.2.2 电压空间矢量的概念  22-23
    2.2.3 电压空间矢量对定子磁链及电机转矩的影响  23-25
    2.2.4 电压空间矢量的正确选择  25-27
  2.3 直接转矩控制系统的基本结构和控制原理  27-31
    2.3.1 磁链调节  28
    2.3.2 转矩调节  28-29
    2.3.3 电压空间矢量的选择  29
    2.3.4 磁链辨识  29-30
    2.3.5 转速辨识  30-31
第三章 直接转矩控制系统模型的建立与仿真  31-39
  3.1 系统仿真软件MATLAB及SIMULINK仿真包的简介  31-32
  3.2 直接转矩控制系统的模型的建立和仿真  32-39
    3.2.1 直接转矩控制系统模型的总体结构  32-33
    3.2.2 电压和电流的坐标变换模块  33-34
    3.2.3 转速PI调节模块  34
    3.2.4 转矩估算和调节模块  34-36
    3.2.5 磁链调节模块  36
    3.2.6 逆变器模块  36-37
    3.2.7 电压开关选择模块  37-39
第四章 快速改进蚁群-神经网络优化算法  39-51
  4.1 神经网络的基本原理  39-40
    4.1.1 传统BP神经网络的结构  39-40
    4.1.2 传统BP神经网络的优点和缺陷  40
  4.2 快速改进蚁群算法  40-47
    4.2.1 基本蚁群算法的原理  41-42
    4.2.2 基本蚁群算法的数学模型  42-44
    4.2.3 快速改进的蚁群算法  44-47
  4.3 快速改进蚁群算法优化BP神经网络  47-49
    4.3.1 基本思想  47
    4.3.2 改进蚁群算法与神经网络的结合过程  47-48
    4.3.3 算法编程的主要步骤  48-49
  4.4 算法训练误差分析  49-51
第五章 无速度传感器 DTC系统的仿真实验  51-57
  5.1 无速度传感器 DTC系统  51
  5.2 DTC系统速度辨识器的基本原理  51-52
  5.3 快速改进蚁群算法优化的神经网络速度辨识器设计  52-53
  5.4 仿真实验结果的比较  53-57
    5.4.1 仿真实验中系统参数的设置  53-54
    5.4.2 仿真结果的比较  54-57
第六章 无速度传感器 DTC系统的实现  57-63
  6.1 基于TMS320F240芯片的智能测控综合实验台简介  57-59
    6.1.1 主回路系统  59
    6.1.2 控制回路系统  59
  6.2 数字信号处理器TMS320F240的介绍  59-60
  6.3 直接转矩控制系统硬件部分的介绍  60-63
    6.3.1 主电路硬件部分  60-61
    6.3.2 测量电路硬件部分  61-62
    6.3.3 控制电路硬件部分  62-63
第七章 无速度传感器 DTC系统的软件设计  63-74
  7.1 软件设计部分概述  63-65
    7.1.1 DSP集成开发环境CCS的介绍  63-64
    7.1.2 DSP软件编程语言的介绍  64-65
    7.1.3 软件设计中程序代码生成过程  65
  7.2 系统软件设计  65-74
    7.2.1 DSP芯片的运算格式  65-67
    7.2.2 主程序设计  67-68
    7.2.3 DSP初始化模块  68-69
    7.2.4 中断子程序设计  69-74
第八章 实验结果与分析  74-79
  8.1 实验结果  74-78
  8.2 实验结果分析  78-79
第九章 结论  79-80
参考文献  80-83
在学研究成果  83-84
致谢  84

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电机 > 交流电机 > 异步电机
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