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基于神经网络非线性模型的开关磁阻电机调速系统动态仿真
引用本文:蔡燕,许镇琳,高超.基于神经网络非线性模型的开关磁阻电机调速系统动态仿真[J].电工技术学报,2006,21(8):25-30.
作者姓名:蔡燕  许镇琳  高超
作者单位:1. 天津工业大学计算机技术与自动化学院,天津,300160
2. 天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072
3. 中纺机电研究所,北京,100025
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:实现开关磁阻电机调速系统(SRD)的准确动态仿真是进行系统参数优化、控制策略研究的重要依据.本文在以实测开关磁阻电机(SRM)准确特性曲线为样本数据,并基于BP神经网络建立SRM非线性模型的基础上,构建了Matlab环境下SRD系统的整体动态仿真模型.通过仿真揭示了SRD系统的稳态、动态运行特性,实现了系统性能的准确分析,为设计SRD系统高性能控制提供了理论依据.经与实测电流、转速波形对比,验证了本文提出的SRD动态仿真方法的有效性.

关 键 词:开关磁阻电机调速系统(SRD)  仿真  非线性模型  BP神经网络
修稿时间:2005年8月5日

Simulation of SRD Based on Neural Net Nonlinear Model
Cai Yan,Xu Zhenlin,Gao Chao.Simulation of SRD Based on Neural Net Nonlinear Model[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2006,21(8):25-30.
Authors:Cai Yan  Xu Zhenlin  Gao Chao
Affiliation:1. Tianjin Polytechnic University Tianjin 300160 China 2. Tianjin University Tianjin 300072 China 3. China Tex EME Research Institute Beijing 100025 China
Abstract:Accurate simulation of switched reluctance driving (SRD) is the basis of optimizing parameters and research of control strategy. Using measured characteristic of switched reluctance motor (SRM), a complete simulation model of SRD with a double closed-loop of speed and current control on Matlab is developed in this paper, which based on BP neural net nonlinear model. Transient and steady-state performance reveal that it is possible for designer to predict system performance. This provides potential approach for high performance control of SRD. Measured motor phase currents and speed verify the validity of this SRD simulation method .
Keywords:Switched reluctance driving (SRD)  simulation  nonlinear model  BP neural net  
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