基于BP神经网络的电机软起动器控制策略研究

软起动器采用交流调压电路来控制电机的起动，已经广泛使用于各种电机，如风机、压缩机、水泵等的控制场合。本文提出了一种基于BP神经网络控制的软起动器控制策略，根据电机的转矩、速度以及负载来精确计算晶闸管触发角，通过建立模型、仿真，得出该控制策略的控制效果是稳定、有效而且非常有发展前景。     

一种实用型交流电机软起动器

介绍一种简单实用的交流电机软起动器,可实现交流电动机平稳可靠起动、制动、反转,可控制起动过程中的电流及时间,避免起动中的电流尖峰及机械冲击。     

分级变频软起动器触发控制策略研究与仿真

介绍了分级变频软起动器的工作原理,限制电机起动电流的软起动器。这种软起动器对传统软起动器的电路结构进行了改造,通过对晶闸管的控制实现对电压频率的离散控制,即分级变频。经过对子频率的相位研究,采用转矩最大的正序组合并在频率分级起动的同时结合调压起动的方法。最后通过仿真试验,证明了此种分级变频调压软起动器可以有效地提高起动转矩降低起动电流。     

用单片机实现交流异步电动机的保护与软起动控制

介绍了一种以ＭＣＳ－５１系列８０Ｃ３１八位单片机为核心的电动机软起动控制与保护系统。分析了该系统的工作原理,硬件配置与软件设计方法。     

高性价比软起动器的研究

在分析研究转矩控制起动方式的基础上，设计出一种高性价比的软起动器。设计中以8XC196MC单片机为主控制器，实现了转矩控制起动方式，同时实现了当前电机的其他多种起动方式，并很好地解决了三相电压均衡性问题，并通过实验论证了其可行性。     

交流电机软起动

介绍了用ＮＥ５５５控制固态继电器，实现交流电机软起动的装置，以及电流闭环控制设计。实验证明，该方案具有良好的软起动性能，且造价低。     

全数字隔爆型交流电动机软起动器的开发

针对目前国内中压软起动器在特殊工作场所中防爆隔爆的要求,提出了一种较为理想的全数字隔爆型交流电动机软起动器的设计方案,样机通过了试验验证和工业运行试验。     

交流电机软起动

介绍了用ＮＥ５５５控制固态继电器，实现交流电机软起动的装置，以及电流闭环控制设计。实验证明：该方案具有良好的软起动性能，且造价低。     

隔爆兼本质安全型双闭环交流软起动器的研究

提出采用全数字双闭环控制系统,解决普通开环软起动器无法适应负载变化,适合重载起动的要求,并可适应单机或多机电力传动系统的软起动控制,实现远距离多点多机传动的功率平衡,限流起动以及精确的软加速起动控制.     

异步电动机恒流软起动器可靠触发区间的确定

异步电动机在恒流软起动过程中由于自身阻抗角的变化,对SCR的触发区间、触发角、触发方式都有特殊的要求。介绍了一种恒流软起动器可靠触发方法,实践证明是可行的。     

基于神经网络的异步电动机定,转子电阻在线估计法

矢量控制是一种对电机参数依赖性很强的控制方法,本文采用了神经网络辨识非线性系 统的思路,提出一种电机定、转子电阻参数的在线估计方法,用于电压控制型矢量解耦控制系统 中,可以基本消除电机参数变化对系统控制性能的影响,并通过仿真验证了该方法的可行性和有 效性。     

一种限流型异步电动机软起动装置的设计与实现

针对交流感应电动机在全压起动的情况下存在的问题,介绍了一种新型的电动机起动装置。该装置以AT89C52单片机为控制核心,根据电动机T型等效电路算法,通过控制集成电路TH103主回路上三对反并联晶闸管的导通角度,使起动电流限定在2倍额定电流下,实现电动机的限流起动。     

基于BP神经网络的DTC系统电压矢量控制器设计

针对传统直接转矩控制(DTC)系统由于进行复杂运算时延而降低系统性能和不便于硬件实现的缺陷,介绍了一种新的基于BP神经网络的电压矢量控制器以取代常规的状态选择器.控制器的输入信号为电磁转矩误差、定子磁链、正反转信号和区间号,通过所设计的BP神经网络加以映射,得到逆变器的开关状态输出信号.仿真实验结果验证了新型电压矢量控制器设计的正确性.与传统DTC系统的仿真结果对比,表明所设计的矢量控制器能有效减少转矩脉动,提高系统性能,降低传统状态选择器硬件实现的复杂性,并且具有较强的鲁棒性.     

模糊智能控制的异步电动机平稳软起动研究

介绍了带加权因子的模糊智能控制技术在交流电机软起动器中的应用,该方法根据起动电流的变化实时调整模糊控制规则,利用模糊决策对交流电机起动电流进行调节,有效地解决了电机起动中容易发生的电流振荡问题,实现了系统的平稳起动.介绍了以Intel80c196单片机为核心的软硬件组成及实验结果.     

基于FNN的感应电机伺服驱动适应控制研究

为了提高感应电机伺服驱动系统控制性能,结合传统PID控制策略和模糊神经网络控制的优点,设计了一种在线自适应模糊神经网络控制的交流伺服系统,并且分析了该控制策略的可行性.通过仿真和具体实验分别验证了设计的合理性.结果表明:该控制方法不论对于调节还是设定值跟踪,均具有很好的控制效果,而且对感应电机伺服驱动系统有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性,使交流伺服系统具有较好的动态、静态性能,控制策略切实可行.     

基于BP网络的电动汽车用无刷直流电机转矩角控制技术研究

无刷直流电机低速下存在电枢反应,影响电机出力,并造成转矩脉动;而高速下又需要弱磁控制,以拓展恒功率范围.因此,转矩角控制是至关重要的因素.转矩角控制的目的是寻找最佳电流超前相角,由于电流超前相角与转速、转矩的非线性问题,传统的确定该角度的方法都是基于某种假设,因此与实际运行情况存在相当的差异,难以应用于工程实践当中.BP神经网络具有强大的非线性映射能力,可以解决转矩角控制中的非线性问题.针对全转速范围,提出了基于BP网络的无刷直流电机转矩角控制技术,将实验数据作为训练样本利用动态全参数自适应学习算法进行离线训练,网络收敛后用作在线控制.实验结果表明,该方法可以使无刷直流电机及控制系统在全转速范围内运行于高效区,满足电动汽车对驱动系统的要求.     

基于BP神经网络在线辨识的开关磁阻电机神经网络自适应PID控制

基于开关磁阻电机的高度非线性的电磁特性,固定参数的PID调节器无法得到理想的控制性能指标,该文提出了一种基于BP神经网络在线辨识的SRM神经网络PID自适应控制新方法。实验结果表明,利用BP神经网络来构成开关磁阻电机的神经网络自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。     

基于DSP的低压感应电机变频调速系统研究

结合有限元时步法对电机升频升压过程进行仿真，获得较为准确的变频起动过程的电流值，为功率器件以及频率变化梯度的选择提供依据。运用SPWM技术设计和开发一套以TMS320LF2407为核心的交流变频调速系统；并对系统的软硬件实现和保护电路做了论述。     

直接转矩控制系统的神经网络控制

在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络的控制方法 ,并比较了几种不同的学习算法。仿真结果证明 ,该方法和传统方法基本一致 ,具有较好的性能。它为研究新型交流传动的控制提供一条较好的途径。     

基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制

感应电机多标量模型具有状态变量是标量且物理意义明确和不需旋转坐标变换等优点;神经网络逆系统适合解决不确定性因素(参数变化和外在扰动等)存在的情况下,感应电机高性能的控制问题.为此,提出基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制结构,实现感应电机系统的自适应解耦线性化,进而提高系统控制性能.最后对系统进行了仿真研究和软硬件实现方案讨论,理论分析和仿真表明所提控制结构是有效的.