發(fā)布時(shí)間：2018-06-19 21:04

  本文選題：異步電機(jī) + 對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《電氣傳動(dòng)》2017年11期

【摘要】：復(fù)雜工況下事先設(shè)定的PI參數(shù)不能滿足電機(jī)新的運(yùn)行狀態(tài),針對此問題設(shè)計(jì)一種基于對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI參數(shù)動(dòng)態(tài)自整定的轉(zhuǎn)速估計(jì)器,對其中的PI參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)整定以提高系統(tǒng)魯棒性和估計(jì)精確度。分析了基于模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速估計(jì)的原理和結(jié)構(gòu),利用Popov超穩(wěn)定理論推導(dǎo)出估計(jì)系統(tǒng)的自適應(yīng)律。在MRAS轉(zhuǎn)速估計(jì)的基礎(chǔ)上,利用DRNN對MRAS轉(zhuǎn)速估計(jì)系統(tǒng)中的PI參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)在線整定,得到基于DRNN-MRAS的新型轉(zhuǎn)速估計(jì)系統(tǒng)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了新型DRNN-MRAS算法的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:The Pi parameters set in advance under complex working conditions can not satisfy the new running state of the motor. To solve this problem, a dynamic self-tuning speed estimator based on diagonal recurrent neural network Pi parameters is designed. Pi parameters are dynamically tuned to improve system robustness and estimation accuracy. The principle and structure of speed estimation based on model reference adaptive system are analyzed, and the adaptive law of estimation system is derived by Popov hyperstability theory. On the basis of speed estimation of MRAs, a new speed estimation system based on DRNN-MRAS is obtained by dynamic on-line tuning of Pi parameters in MRAs speed estimation system using DRNN. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness and practicability of the new DRNN-MRAS algorithm.
【作者單位】： 蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系;南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金面上研究項(xiàng)目(BK20161229) 江蘇高�！扒嗨{(lán)工程”(2017[15])資助
【分類號】：TM343

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本文編號：2041259