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基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究

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毕业论文范文题目:基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究,论文范文关键词:基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究
基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:开关磁阻电动机调速系统(SwitchedReluctanceDrive,简称SRD)主要由开关磁阻电动机(SwitchedReluctanceMotor,简称SRM),功率变换器,控制器和检测器组成,是20世纪80年代迅猛发展起来的一种新型调速系统。SRD系统具有宽广的调速范围和优越的调速性能,在家用电器、通用工业、伺服与调速系统等方面得到(此处忽略..)了广泛的应用。但同时也存在一些突出缺点:转矩脉动和噪声大、SRM精确的数学模型很难建立使得SRD的控制存在较大难度。在转矩脉动抑制方面,国内外学者提出了多种控制策略,如神经网络控制、优化关断角控制、转矩分配函数控制、微步矩控制等。本文分析SRM转矩脉动产生的原因,重点研究两种智能控制策略,主要工作如下:(1)基于四相(8/6极)SRM线性(略..)数学模型建立SRD动态仿真模型,并进行仿真分析。分析SRM的线性、准线性、非线性数学模型;在MATLAB仿真环境下,建立电流斩波控制方式和电压斩波控制方式下的SRD动态仿真,对相电感、相电流、合成转矩及转速仿真波形进行分析比较。(2)提出了基于模糊逻辑优化关断角抑制SRM转矩脉动控制策略。SRM采用电压斩波控制方式,建立基于模糊逻(略..)辑优化关断角的SRD仿真,利用模糊逻辑控制器对SRM的关断角进行实时优化,从而达到抑制转矩脉动的目的。该系统没有转矩反馈信号,工作简单可靠,易于实现。(3)提出了基于BP神经网络抑制SRM转矩脉动控制策略。在测取准确磁特性样本数据基础上,采用基于Levenberg-Marqvardt算法的BP神经网络,SRM采用电压斩波控制方式,(此处忽略..)建立SRD的动态仿真。神经网络具有非线性映射能力,精确建立SRM的仿真模型,非常适合于SRD非线性动态系统,能抑制转矩脉动。该系统训练收敛快,泛化能力强,且网络规模小,便于实时控制。(4)对SRD进行实验研究。进行SRD主要硬件的设计及制作;进行基于DSP的软件编程和调试。


以上为本篇毕业论文范文基于智能控制的开关磁阻电动机转矩脉动抑制研究的介绍部分。
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