基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步直線(xiàn)電機(jī)混沌運(yùn)動(dòng)的控制研究
本文關(guān)鍵詞:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步直線(xiàn)電機(jī)混沌運(yùn)動(dòng)的控制研究
更多相關(guān)文章: 永磁同步直線(xiàn)電機(jī) 混沌 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單神經(jīng)元 自抗擾控制
【摘要】:永磁同步直線(xiàn)電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中表現(xiàn)出明顯的時(shí)變性,當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行的溫度等客觀因素發(fā)生改變時(shí),模型參數(shù)會(huì)跟著發(fā)生變化,當(dāng)運(yùn)行參數(shù)越過(guò)混沌吸引子發(fā)生的臨界點(diǎn)時(shí),便開(kāi)始產(chǎn)生混沌現(xiàn)象。混沌運(yùn)動(dòng)對(duì)電機(jī)運(yùn)行質(zhì)量和可靠性都產(chǎn)生很大程度的影響,對(duì)生產(chǎn)過(guò)程造成嚴(yán)重的損失。所以,分析和研究永磁直線(xiàn)同步電機(jī)的混沌特性,研究控制對(duì)策以確保電機(jī)安全穩(wěn)定運(yùn)行,對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)高效運(yùn)行都有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義,論文的研究?jī)?nèi)容如下:(1)借助坐標(biāo)變換得到類(lèi)似洛倫茲混沌系統(tǒng)的永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的混沌模型,利用Matlab仿真平臺(tái),證實(shí)了永磁同步直線(xiàn)電機(jī)對(duì)運(yùn)行參數(shù)的依賴(lài)極其敏感,當(dāng)參數(shù)進(jìn)入某一個(gè)區(qū)間范圍,電機(jī)系統(tǒng)便開(kāi)始發(fā)生混沌運(yùn)動(dòng)。考慮了在實(shí)際運(yùn)行時(shí),永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)會(huì)因?yàn)橥饨缁蛘邇?nèi)部因素的干擾而作隨機(jī)變動(dòng),但是也要考慮到經(jīng)過(guò)人為操作,其運(yùn)行參數(shù)在達(dá)到一定值后便穩(wěn)定在某個(gè)混沌狀態(tài)下,以參數(shù)固定的模型運(yùn)行。基于此,論文分析了永磁直線(xiàn)同步電機(jī)參數(shù)固定的和參數(shù)不確定的動(dòng)態(tài)模型,針對(duì)每一種參數(shù)模型,分別提出了兩種最優(yōu)的控制策略。(2)當(dāng)運(yùn)行參數(shù)固定不變時(shí),為了抑制永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的混沌狀態(tài),在混沌控制的相關(guān)理論基礎(chǔ)上提出了一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)的反饋控制方法。該方法是以永磁直線(xiàn)同步電機(jī)的定子交軸電流、直軸電流以及轉(zhuǎn)速作為控制變量,首先用RBFNN學(xué)習(xí)這3個(gè)變量所體現(xiàn)出來(lái)的混沌動(dòng)力學(xué)特性,用訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反饋控制混沌系統(tǒng),仿真表明,該方法不需要嚴(yán)格掌握系統(tǒng)的初始狀態(tài),能夠使永磁直線(xiàn)同步電機(jī)的混沌狀態(tài)快速還原到穩(wěn)定平衡點(diǎn)。(3)基于電機(jī)運(yùn)行特性參數(shù)容易隨外界因素變化,動(dòng)態(tài)模型多變,進(jìn)而提出將自抗擾控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融為一體的控制方法。該方法綜合吸取了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和自抗擾控制的優(yōu)點(diǎn),既能利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制逼近能力強(qiáng),學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)點(diǎn),也能利用自抗擾控制方法不依賴(lài)模型、能實(shí)時(shí)給予補(bǔ)償?shù)膬?yōu)點(diǎn)。研究結(jié)果表明,該文提出的控制方法具有極高的控制精度、魯棒性強(qiáng)和較快的響應(yīng)速度,對(duì)整個(gè)電機(jī)的安全高效運(yùn)行有著極其重要的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】:永磁同步直線(xiàn)電機(jī) 混沌 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單神經(jīng)元 自抗擾控制
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:TM359.4;TP273
【目錄】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-12
- 第一章 緒論12-20
- 1.1 研究背景及意義12-16
- 1.1.1 永磁同步直線(xiàn)電機(jī)發(fā)展簡(jiǎn)介13-14
- 1.1.2 混沌簡(jiǎn)介14-15
- 1.1.3 課題的目的和意義15-16
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
- 1.3 論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)18-20
- 1.3.1 論文的主要內(nèi)容18-19
- 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)19-20
- 第二章 永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的混沌模型和混沌行為20-28
- 2.1 引言20
- 2.2 永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的混沌模型20-22
- 2.3 永磁同步直線(xiàn)電機(jī)的混沌行為22-26
- 2.4 本章小結(jié)26-28
- 第三章 基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的PMLSM混沌運(yùn)動(dòng)控制28-36
- 3.1 引言28
- 3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-31
- 3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理28-30
- 3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)算法30-31
- 3.3 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PMLSM混沌的控制31-35
- 3.3.1 PMLSM混沌運(yùn)動(dòng)的非線(xiàn)性控制模型31
- 3.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器31-32
- 3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法32-33
- 3.3.4 系統(tǒng)仿真分析33-35
- 3.4 本章小結(jié)35-36
- 第四章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單神經(jīng)元自抗擾控制器PMLSM混沌運(yùn)動(dòng)控制36-54
- 4.1 引言36-37
- 4.2 非線(xiàn)性自抗擾控制器37-44
- 4.2.1 跟蹤微分器38-40
- 4.2.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器40-42
- 4.2.3 非線(xiàn)性反饋控制律42-44
- 4.3 基于RBF在線(xiàn)辨識(shí)的單神經(jīng)元自抗擾控制器設(shè)計(jì)44-49
- 4.3.1 基于RBF在線(xiàn)辨識(shí)的單神經(jīng)元自抗擾控制結(jié)構(gòu)44-45
- 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器設(shè)計(jì)45-46
- 4.3.3 基于單神經(jīng)元的自抗擾控制器設(shè)計(jì)46-47
- 4.3.4 永磁同步直線(xiàn)電機(jī)混沌運(yùn)動(dòng)自抗擾控制器設(shè)計(jì)47-49
- 4.4 控制系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析49-52
- 4.5 本章小結(jié)52-54
- 第五章 總結(jié)與展望54-56
- 5.1 本文工作總結(jié)54-55
- 5.2 本文的特色及創(chuàng)新55
- 5.3 展望55-56
- 參考文獻(xiàn)56-62
- 致謝62-63
- 附錄A(攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄)63-64
- 附錄B(攻讀碩士學(xué)位期間參與項(xiàng)目)64
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,本文編號(hào):1001936
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