《基于神经网络的可调模型直接转矩控制速度辩识》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于神经网络的异步电机无速度传感器直接转矩控制系统》PDF+DOC 常规速度辨识器中的辨识模型易受到积分初值和漂移问题的影响，产生辨识结果不准确的问题。本文在研究模型参考自适应和直接转矩控制理论的基础上，设计了基于神经网络的无速度传感器模型。仿真结果表明，与传统速度辨识模型相比，神经网络辨识系统有较好的性能。...
2. 《基于神经网络可调模型的直接转矩控制系统速度辩识》PDF+DOC 基于无速度传感器辨识精度和动态性能的提高，在传统的模型参考自适应(MRAS)速度辨识模型的基础上，参考模型采用转子磁链电压模型。应用神经网络理论，对其可调模型进行了改进。并在无速度传感器直接转矩控制系统中对该速度辨识模型进行了研究，仿真结果验证了该速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能。...
3. 《永磁同步电机控制技术研究》PDF+DOC 本文基于SVM的直接转矩控制理论，以永磁同步电机数学模型为参考模型，以电机转速为可调参数建立参考模型，满足波波夫超稳定性定理构建合适的自适应率，实现了采用模型参考自适应法来进行永磁同步电机无速度传感器调速控制的方案。在Matlab-Simulink软件环境下搭建系统的仿真图并进行仿真和分析，结果验证......
4. 《基于神经网络的感应电机无速度传感器直接转矩控制系统的研究》PDF+DOC 根据模型参考自适应和直接转矩控制理论，针对常规速度辨识器中的基准模型易受积分初值和漂移问题的影响，造成辨识结果不准确的问题，设计了一种新型的基准和可调模型。并且以此为基础，采用基于神经网络的模型参考自适应辨识电机转速。M ATLAB仿真结果表明，系统具有较好的性能。...
5. 《改进蚁群算法优化神经网络速度辨识器的研究与应用》PDF+DOC 对基本蚁群算法进行了改进以提高其全局寻优速度，并用此改进型的蚁群算法来优化神经网络，再将该神经网络应用于直接转矩控制系统当中，实现对转速的观测，最终实现无速度传感器的直接转矩控制。仿真研究表明，改进的蚁群算法具有优良的全局优化性能，且收敛速度较快，应用其优化的神经网络在直接转矩控制系统中能较准确地辨......
6. 《蚁群BP网络转速辨识器的优化》PDF+DOC 将排序加权的方法引入基本蚁群算法中，用改进型蚁群算法优化BP神经网络的权值和阈值，有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点，提高了收敛速度，得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法，即改进型蚁群神经网络。运用该方法对直接转矩控制系统中的电机转速进行了辨识。仿真试验结果表明：该改进型......
7. 《无速度传感器矢量控制系统转速辨识的复合算法》PDF+DOC 针对电机开环速度估计和磁化电流无功功率模型参考自适应法的优缺点，提出了一种将二者结合起来的转速辨识复合算法。该方法提高了转速辨识的动态性能和稳态辨识精度，并解决了磁化电流无功功率模型在转速过零点的失控问题。通过仿真及试验证明了该方法的正确性。...
8. 《IPMSM的无速度传感器Deadbeat直接转矩控制》PDF+DOC 提出一种基于模型参考自适应有效磁链观测器的内置式永磁同步电机(IPMSM)无差拍直接转矩控制(DB-DTC)策略。通过引入有效磁链的概念，将电压模型与电流模型级联，构建模型参考自适应有效磁链和转速观测器，观测有效磁链的幅值和相位，进而实现转子位置和转速估计。将有效磁链观测器与DB-DTC相结合，实现......
9. 《异步电机无速度传感器直接转矩控制系统》PDF+DOC 基于模型参考自适应控制系统原理(MRAS)设计了一种新型的速度磁链自适应观测器，它以定子电流和定子磁链为状态变量，把磁链观测和速度辨识结合在一起，可以将定子磁链观测值直接应用于直接转矩控制算法中，并实现了异步电机无速度传感器直接转矩控制系统。定义了李亚普诺夫函数，根据其稳定性理论确定了速度自适应律。......
10. 《基于空间矢量调制的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制》PDF+DOC 提出一种基于空间矢量调制的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制策略，并将能实现电机转速辨识的模型参考自适应方法应用于控制中，利用Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真研究，同时对该永磁同步电机进行SVM-DTC方法的实验.仿真和实验结果表明，该策略具有良好的稳态和动态性能，能快速动态响应......