利用递归神经网络建立异步电机转速辩识模型

本文利用递归神经网络来建立异步电机转速辩识模其网络学习采用实时递归学习算法。     

带有转子时间常数在线辨识的异步机转差频率矢量控制系统

异步机转子时间常数T_2随温度变化,影响着异步机矢量控制系统的调速性能。如果能在线辨识T_2,就为彻底解决这种影响构成T_2自适应控制系统打下了一个良好的基础。本文实现了带有T_2在线辨识的转差频率矢量控制系统。文中介绍了T_2在线辨识的方法以及矢量控制系统的实现,并给出了实验结果。     

一种新的异步电机转子时间常数在线校准方法

提出一种矢量控制中异步电机转子时间常数的在线校准方法。这种方法是在励磁电流中间歇地叠加窄的负脉冲信号，再根据此叠加脉冲对转矩的影响来判断转子的磁场定向是否准确，进而校准转子时间常数。仿真结果表明，利用这种方法能够很好地跟踪转子时间常数的变化。     

BP神经网络辩识感应电机转子磁链和转速

根据感应电机数字模型，提出了仅基于定子电流的人工神经网络转子磁链与速度的辩识方法，实现无速度传感器的交流调速系统的转子磁链和转速闭环控制。用BP算法对神经网络进行学习和训练，构建相应的多层前馈神经网络（MFNN）。仿真和实验结果表明，这种转子磁链与速度的辩识模型具有良好的性能。     

一种新的异步电机转子时间常数在线校准方法

提出一种矢量控制中异步电机转子时间常数的在线校准方法.这种方法是在励磁电流中间歇地叠加窄的负脉冲信号,再根据此叠加脉冲对转矩的影响来判断转子的磁场定向是否准确,进而校准转子时间常数.仿真结果表明,利用这种方法能够很好地跟踪转子时间常数的变化.     

异步电机转子时间常数测定方法

通过对转子磁场定向控制中电压方程式的研究和数学推导，得出一种可应用于转子磁场定向矢量控制中转子时间常数的测算方法。该方法消除了转子时间常数算式对定、转子电阻的依赖。MATLAB仿真结果显示，该方法完全适用于高性能的驱动控制场合。     

异步电机转子时间常数的补偿方法

在异步电机转差频率矢量控制系统中,通常采用固定的转子时间常数进行转差频率计算,由此存在电机参数不准确而造成磁场定位不准的问题。提出了一种转子时间常数的补偿方法,采用模型自适应法将电机转子参数对控制系统的影响降为最小。实验结果表明,与常规的转差频率矢量控制方法相比,该方法能更有效地控制电机电流,并对转子参数的变化具有很强的鲁棒性。     

带补偿的神经网络辩识器在异步电机调速系统中的应用

本文提出了一种带模糊补偿的神经网络算法并应用在异步电机速度控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识，然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号，具有四条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。仿真结果显示，对比传统的最优PID控制器，本文提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性。     

矢量控制异步电机转子时间常数辨识研究

针对转子磁场定向异步电机矢量控制系统中转子时间常数易受温度和磁饱和影响而偏离其最初值,从而导致磁场定向失败,电机动静态特性变坏的现象,提出了一种基于静止坐标系下电机模型的转子时间常数辨识方法。它只用到电机的可测量变量,实现简单。仿真结果证明该算法是有效可行的。     

一种降低复合转子异步电机附加损耗的有效方法

针对复合转子异步电机中附加损耗较大、效率较低的问题，本文提出了一件改善电视性能的有效方法──转子表面开环形槽法。本文阐明了环形槽改善电机性能的机理；分析讨论了环形槽的结构参数对电机性能的影响；用实验结果说明了本文方法的有效性。     

感应电机SVPWM控制系统的仿真研究

阐述空间矢量脉宽调制技术用于交流感应电机矢量控制系统的基本原理,讨论了间接转子磁场定向电流注入型矢量控制系统的实现,并对它进行仿真研究。仿真结果表明：这种控制技术可以实现感应电机产生转矩的电流分量和产生磁通的电流分量之间的解耦控制,使感应电机获得与他励直流电机一致的瞬态响应特性,实现对负载扰动和参考值变化的快速响应。     

一种感应电机转子电阻在线识别新方法

基于感应电机在静止A、B、C和转子速a、b、c两种坐标系下的数学模型,推导出一种转子电阻在线识别的新方法。在MATLAB/SIMULINK环境下建立了系统的仿真模型,实例仿真验证了方法的准确性。该方法简单,且避免了奇异解的问题。     

一种感应电机转子时间常数MRAS的在线辨识方法

针对转子时间常数变化可能会导致感应电机磁场定向控制发生失调的问题,研究一种基于无功功率的模型参考自适应(MRAS)转子时间常数在线辨识方法。通过Popov超稳定性理论对辨识系统的稳定性进行分析,为了提高模型计算的准确性,采用一种在同步旋转坐标系中检测电流矢量角的死区效应补偿策略,以克服三相逆变器死区效应导致的相电压重构误差以及电流波形畸变的负面影响,并分析所研究的MRAS转子时间常数辨识方法对所涉及电机参数的敏感性。通过11 kW感应电机矢量控制系统进行实验,结果验证了辨识方法的有效性。     

异步电机矢量控制的虚拟仪器测试系统

针对数字存贮示波器和现有测试仪器的采样速度和存储容量有限、不能定制功能的问题,介绍了一套基于虚拟仪器技术的异步电机矢量控制的测试系统,对异步电机启动、运行过程中的信号进行采集、保存、显示和分析,用以帮助研究异步电机矢量控制方案.结合实例说明了这套测试系统的应用,给出了实验结果.     

感应电动机矢量控制参数离线辨识技术

详细介绍了感应电动机矢量控制系统电机参数的一种离线辨识技术.这种参数辨识技术基于电机的动态数学模型,通过在电机端注入直流或者单相交流电流,测量相应的电压响应,辨识出电机的定子电阻、转子电阻、定子瞬态电感和转子时间常数.最后通过大量的仿真和实验结果证明了参数辨识算法的正确性.     

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。     

Zoom-Prony方法及其在转子断条故障严重程度定量估算中的应用

在基于定子电流信号分析的感应电动机故障诊断中,通过求基波两侧由转子断条故障引起的边频分量的幅值、相位和频率,可以进行故障严重程度的定量估算.由于Prony方法对噪声非常敏感,而实际电动机电流信号包含丰富的谐波和噪声,且故障特征分量的幅值很小,直接应用Prony方法很难估算出故障特征分量的参数.本文提出Zoom-Prony方法,将Prony方法与选带细化技术(Zoom技术)相结合,对转子断条故障特征频率附近的小频段进行局部放大分析,估算这两个边频分量的参数,提高了计算的准确性,缩短了计算时间.此外,由于故障特征频率与基频过于靠近且幅值相差太大,边频分量常常被基频分量所掩盖而无法得到正确的结果,因此本文通过两次应用该方法来消除基频分量的影响.仿真与实验验证了这一方法的有效性.     

异步电机基于MRAC的转子时间常数在线辨识算法的统一描述

应用于异步电机转子时间常数在线辨识的模型参考自适应控制器(MRAC),依据其参考模型设计的不同,有着不同的算法形式。在深入分析转子时间常数T_r偏差对电机间接磁场定向、输出电磁转矩、无功功率影响的基础上,运用李雅普诺夫稳定理论提出了T_r在线辨识的统一MRAC自适应律,通过自适应律中参数的不同配置,可以得到多种基于MRAC的T_r在线辨识算法。借助于统一自适应律理论,为多种辨识模型间的演化和对比提供了理论依据。同时,该文所提自适应律的统一描述也有助于基于MRAC的T_r辨识理论体系的完善,使得辨识模型的选择有章可循。仿真和实验结果验证了该文分析的有效性。