[发明专利]一种基于神经网络的永磁同步电机直接速度控制方法在审
| 申请号： | 201711261794.7 | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109873581A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 夏超 | 申请（专利权）人： | 北京自动化控制设备研究所 |
| 主分类号： | H02P21/00 | 分类号： | H02P21/00;H02P21/14;H02P25/026;H02P27/06 |
| 代理公司： | 核工业专利中心 11007 | 代理人： | 李东斌 |
| 地址： | 100074 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及永磁同步电机速度控制技术领域，具体公开了一种基于神经网络的永磁同步电机直接速度控制方法。该方法包括：1、对电机在任意时刻的各个状态量进行检测；2、对神经网络进行训练，使其对系统的局部动态模型进行逼近；3、使用神经网络对系统在未来周期内的各状态量进行预测；4、利用指标函数对有限控制集的预测结果进行评价，选择出指标最优的控制量；5、将指标最优的控制量所对应的逆变器控制信号输出给逆变器，完成一个周期的控制。该方法避免了传统串级控制器中电流环对速度环带宽的影响，提高了系统的动态响应性能；同时，该方法具有很好的控制精度，且对外界的干扰和参数变化具有良好的适应性，大大提高了系统的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 永磁同步电机 速度控制 控制量 状态量 逆变器控制信号 动态响应性能 串级控制器 参数变化 局部动态 预测结果 指标函数 电流环 鲁棒性 逆变器 速度环 逼近 带宽 电机 输出 检测 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的永磁同步电机直接速度控制方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤：步骤1、利用控制器对电机在任意时刻的各个状态量进行检测；步骤2、根据检测结果对神经网络进行训练，使神经网络对系统的局部动态模型进行逼近；步骤3、针对有限控制集，使用训练好的神经网络对系统在未来周期内的各状态量进行预测；步骤4、利用指标函数对有限控制集的预测结果进行评价，选择出指标最优的控制量；步骤5、将指标最优的控制量所对应的逆变器控制信号在当前周期输出给逆变器，完成一个周期的控制。
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