使用基于人工神经网络的反应功率MRAS的无传感器直接场面导向控制诱导电机驱动器.
Marek Kubatko1, David Bielesz1, Stepan Kirschner1
1Department of Applied Electronics, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, VSB-Technical University of Ostrava, 708 00 Ostrava, Czech Republic.
这项研究引入了一种先进的无传感器控制感应机 (IM) 使用新型反应功率 (Q-MRAS) 估计器与人工神经网络. 与传统方法相比,这种方法提供了更好的稳定性和稳定的再生操作.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 控制系统 控制系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 感应机器 (IM) 的无感应控制对于高效的电动驱动器至关重要.
- 传统模型参考适应系统 (MRAS) 估计器面临的挑战是参数变化和再生模式.
- 人工神经网络 (ANN) 提供了增强自适应系统性能的潜力.
研究的目的:
- 为IM提供一种先进的无传感器控制方法,使用与前人工神经网络集成的Q-MRAS估计器.
- 证明拟议的控制策略的改进的稳定性和参数独立性.
- 验证拟议方法的稳定运行,特别是在再生模式下.
主要方法:
- 开发一个Q-MRAS估计器,其中包含一个前人工神经网络,用于IM速度估计.
- 使用MATLAB/Simulink进行模拟研究,以验证拟议的控制算法.
- 在一个带有LabVIEW接口的TMS320F28335数字信号控制器上实时实现.
主要成果:
- 与传统的Q-MRAS相比,与ANN相结合的拟议Q-MRAS表现出优越的稳定性和减少对IM参数的依赖性.
- 在再生模式下实现了稳定的运行,这是无传感器IM驱动器的常见挑战.
- 在2.2kW三相IM驱动器上的实验验证证证了模拟结果.
结论:
- 将ANN集成到Q-MRAS估计器中显著提高了无传感器IM控制的性能.
- 拟议的方法为IM驱动提供了强大而可靠的解决方案,特别是在涉及再生制动的应用中.
- 这种先进的控制策略有望提高电机系统的效率和稳定性.
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