基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。

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