基于MRAS和FNN的异步电动机无速度传感器直接转矩控制

摘要：

针对传统直接转矩控制系统中磁链和转矩存在较大的脉动,采用基于模糊神经网络(FNN)控制器的预期电压矢量调制方案.速度传感器安装不方便、成本高,磁链观测对电阻的依赖性强,尤其是在电机低速运行时,应用模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度、电阻自适应定子磁链观测器,以定子电流和定子磁链为状态变量,利用Popov超稳定性理论得到转子转速和转子电阻的自适应律.建立了异步电动机无速度传感器直接转矩控制系统的Matlab/Simulink仿真模型,仿真结果表明系统脉动较小,提高了定子磁链和转速的观测精度.

关键词：模糊神经网络、预期电压矢量、模型参考自适应、Popov超稳定性理论、无速度传感器、直接转矩控制

所属期刊栏目：37

分类号：TM341(电机)

资助基金：国家自然科学基金重点项目60534040广东省教育厅专项重点实验室IDSYS200701

在线出版日期：2009-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48