基于神经网络的自适应无速度传感器_永磁同步电机控制_毕业设计论文.doc

基于神经网络的自适应无速度传感器 永磁同步电机控制 单 位 名 称： 东北大学 专 业 名 称： 电气工程及其自动化 东 北 大 学 2013年6月 Neural Network-Based Adaptive Sensor-less Control of Permanent Magnet Synchronous Machines by Xu Xiaolong Supervisor: Associate Professor Wang Yingchun Northeastern University June 2013 东北大学本科毕业设计（论文） 毕业设计（论文）任务书 - PAGE V - 毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）题目： 基于神经网络的自适应无速度传感器永磁同步电机控制 设计(论文)的基本内容： (1) 了解系统研究背景意义，分析项目功能需求。 (2) 设计永磁同步电机的SVPWM的矢量控制，基于神经网络自适应控制建立 无传感器控制系统。本系统应实现在无传感器的条件下，利用神经网络自适应控制永磁同步电机的目的。 (3) 总结归纳，对系统进行仿真，分析实验结果。 毕业设计（论文）专题部分： 题目：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 设计或论文专题的基本内容： 学生接受毕业设计（论文）题目日期 　　　　　　　　　　　　　第　1　周 指导教师签字： 2013年　3　月 东北大学本科毕业设计（论文） 摘要 基于神经网络的自适应无速度传感器永磁同步电机控制 摘要 永磁同步电机具有效率高、功率密度大、转子参数可调等优点，因此在工业生产的各个领域中有着较好的发展。但是由于永磁同步电机在调速系统中传统的机械传感器存在着可靠性低、成本高、维护复杂等诸多问题，并且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量的系统，使得永磁同步电机在要求高精度的环境中不能很好的工作，因此本文主要研究在无传感器条件下利用神经网络自适应系统控制永磁同步电机的策略方法，这种控制方法具有不依赖被控对象的精确数学模型，同时对外界的变化具有学习性、自适应性以及鲁棒性等特点。 本文中，首先分析并推导出永磁同步电机的数学模型，根据空间坐标变换理论，将三相静止坐标系转换到两项旋转坐标系中，由此得到永磁同步电机在两项旋转坐标系下的数学模型及其相应的运动方程。再根据空间矢量脉宽调制原理，利用空间矢量电压得到六路PWM信号，经由逆变器，得到所需要的驱动信号驱动永磁同步电机。 然后在矢量控制的基础上，采用模型参考自适应控制方法设计了速度控制器，通过自身调节参数，降低误差，使输出达到期望值。接着设计神经网络的权值变化规律，保证神经网络的稳定性。然后通过神经网络设计永磁同步电机的控制系统，并运用李雅普诺夫函数证明整个系统的全局误差有界，可以使其对速度的追踪达到理想的效果。 最后，利用MATLAB建立所需要的各个子模块，输入合适的参数值，对整个系统进行仿真得到仿真图形，分析数据得出结论。 关键词： 永磁同步电机，无速度传感器控制，神经网络，自适应控制 东北大学本科毕业设计（论文） Abstract Neural Network-Based Adaptive Sensor-less Control of Permanent Magnet Synchronous Machines Abstract Permanent magnet synchronous machines (PMSM) have good prospects in various applications areas of industrial production because of high efficiency and energy density. However, in the PMSM speed control system，there are some problems in the traditional mechanical sensor, such as making the system reliability worse，costs increased and maintenance complex．At the same time, since the system is a strongly nonlinear, time-varying and multivariable system，the permanent magnet synchronous motor does not work well in the high-precision environment. In