本文選題：開關磁阻電機　切入點：自適應模糊神經網絡　出處：《山東理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：傳統(tǒng)汽車行業(yè)在促進經濟發(fā)展,方便人們生活的同時,一系列的問題也隨之而來。燃油汽車不僅消耗石油,而且排放污染物污染環(huán)境。為了解決能源和環(huán)境問題,使用清潔高效的新能源汽車是大勢所趨。作為新能源電動汽車的重要組成部分,有必要研究開發(fā)高效率的電機調速系統(tǒng)。開關磁阻電機(SRM)調速系統(tǒng)具有成本低、工作穩(wěn)定可靠、控制靈活、電機的能量密度大、環(huán)境適應性強的優(yōu)點,近年來受到較多關注與開發(fā)。但是由于開關磁阻電機固有的雙凸極定轉子機械結構,以及開關形式的供電方式,使得開關磁阻電機非線性特點明顯,限制了電機的使用范圍和領域。針對電機存在的高度非線性問題,本文通過自適應模糊神經網絡方法建立電機的仿真模型,來解決這一存在問題。在對開關磁阻電機控制系統(tǒng)進行軟件開發(fā)時,為提高開發(fā)效率,本文不是采用傳統(tǒng)的手寫代碼的方式,而是采用基于模型的設計方法(Model Based Design)進行設計開發(fā)。首先,本文介紹了開關磁阻電機的結構構造、工作原理、運行特性等相關的內容。其次,在熟悉了開關磁阻電機的工作原理、控制方式后,針對開關磁阻電機高度非線性的特點,采用自適應模糊神經網絡(ANFIS),對開關磁阻電機的轉矩正模型、轉矩逆模型和磁鏈逆模型進行辨識,搭建開關磁阻電機的模型。對電機模型進行仿真、分析。然后,應用基于模型的設計的方法進行軟件開發(fā),首先根據(jù)控制思想,搭建控制模型。在控制模型中集成設計了GPIO模塊、ADC模塊、PWM模塊以及測速模塊等。最后經過系統(tǒng)設置,生成嵌入式C代碼。在硬件方面,選擇TI公司的F28335芯片作為主控制器芯片,然后設計其他硬件部分。最后,結合軟件設計和硬件電路,對開關磁阻電機在空載的情況下調試。試驗表明,基于模型的設計的思想和方法在設計電機調速系統(tǒng)軟件開發(fā)時是可行的。
[Abstract]:While the traditional automobile industry promotes economic development and facilitates people's life, a series of problems follow. Fuel cars not only consume oil, but also emit pollutants to pollute the environment. In order to solve the energy and environmental problems, The use of clean and efficient new energy vehicles is the trend of the times. As an important part of new energy electric vehicles, it is necessary to study and develop a high efficiency motor speed regulation system. The switched reluctance motor (SRM) speed regulation system has the advantages of low cost, stable and reliable operation. The advantages of flexible control, high energy density and strong environmental adaptability have attracted more attention and development in recent years. However, due to the inherent mechanical structure of double-salient pole stator rotor of switched reluctance motor and the power supply mode of switch form, The nonlinear characteristic of switched reluctance motor is obvious, which limits the application range and field of the motor. In view of the high nonlinearity of the motor, the simulation model of the motor is established by the method of adaptive fuzzy neural network. In order to improve the efficiency of the software development of switched reluctance motor control system, this paper does not adopt the traditional way of handwritten code. First, this paper introduces the structure of switched reluctance motor (SRM), working principle, operating characteristics and other related contents. After being familiar with the working principle and control mode of switched reluctance motor, aiming at the characteristics of high nonlinearity of switched reluctance motor, an adaptive fuzzy neural network (ANFIS) is used to model the torque positive of switched reluctance motor. The torque inverse model and flux chain inverse model are identified, and the model of switched reluctance motor is built. The motor model is simulated and analyzed. Then, the software is developed with the method of model-based design. The control model is built. In the control model, the GPIO module is integrated and designed, such as the GPIO module and the speed measurement module. Finally, the embedded C code is generated through the system setup. In hardware, TI's F28335 chip is selected as the main controller chip. Finally, combined with software design and hardware circuit, the switched reluctance motor is debugged under the condition of no load. The idea and method of model-based design is feasible in the software development of motor speed regulation system.
【學位授予單位】：山東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.7;U463.6

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本文編號：1693246