基于神經網絡永磁同步電機伺服速度控制器的研究.pdf

1、隨著我國工業(yè)和航天事業(yè)的不斷發(fā)展,對伺服系統的性能和精度要求越來越高,交流伺服系統以其優(yōu)異的性能在近年來被廣泛的使用。但由于交流伺服系統在本質上具有非線性、時變性、多變量、強藕合的特點,因此,若要提高交流伺服系統的品質,對控制策略就提出了很高的要求。針對交流伺服系統的特點,本文結合了RBF(Radial Basis Function)神經網絡和矢量控制,設計了一種自適應速度控制器。首先對交流永磁同步電動機的數學模型進行了研究,并確定對永

2、磁同步電動機采用轉子磁場定向的矢量控制策略,詳細分析了控制方案。根據永磁同步電動機的特點,選用了RBF神經網絡,因為它具有對非線性函數的良好逼近性能。隨后詳細介紹了RBF神經網絡的原理和基本學習算法。在理論分析的基礎上,設計了一個自適應速度控制器,并用于單芯片交流伺服控制系統,根據FPGA的特點,把整個系統分成了幾個模塊分別實現,并對系統中關鍵的空間矢量脈寬調制模塊和自適應速度控制器模塊進行了詳細的論述提出了RBF網絡的在線訓練和離線訓