【基于神经网络的异步电动机自适应动态面控制】是一种高级的电机控制策略,它旨在解决异步电动机在高速运行时由于反电动势和铁损等因素导致的控制难题。该方法结合了动态面技术和反步法,以提高位置跟踪控制的性能。
异步电动机,又称为感应电机,因其制造成本低、稳定性和耐用性好,广泛应用于电动汽车的驱动系统。然而,在高速运行时,电机产生的反电动势会影响扭矩调节能力,较小的励磁电感虽然能降低反电动势,却可能导致电流纹波增大,进而增加铁损。铁损会改变电机的参数,影响控制性能,因此在设计控制策略时必须考虑铁损的影响。
传统的反步法虽然适用于非线性系统的控制,但其需要对虚拟控制率进行高阶求导,这可能导致“计算爆炸”问题,即计算量过大。为解决这一问题,动态面技术应运而生,通过一阶低通滤波处理虚拟控制函数,转化为新的控制变量,简化了控制器设计,避免了“计算爆炸”。
本文提出的控制方法是基于自适应神经网络的动态面控制,神经网络被用来近似系统中的非线性项。首先,建立了考虑铁损的异步电机的动态模型,该模型包括电机的电磁转矩、反电动势、电流和电压等关键参数。然后,通过动态面技术设计自适应神经网络控制器,该控制器不仅克服了“计算爆炸”问题,还具有自适应性,能够适应电机参数的变化和外部负载扰动。
在Matlab环境下进行了仿真分析,结果显示,即使在负载扰动的情况下,所设计的控制器也能使考虑铁损的异步电动机实现精确的位置跟踪,展现出良好的鲁棒性。这种方法相对于传统的反步法,结构更简洁,有利于实际应用。
总之,基于神经网络的异步电动机自适应动态面控制是一种创新的控制策略,它有效解决了异步电机控制中的挑战,为电机控制领域提供了新的解决方案,具有重要的理论意义和实用价值。