1、針對矢量控制等依賴于模型的感應電機高性能控制方法中存在的問題(如只能實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)解耦,魯棒性和適應性差等),在國家自然科學基金的資助下,將神經(jīng)網(wǎng)絡與逆系統(tǒng)方法結(jié)合,提出了感應電機的神經(jīng)網(wǎng)絡逆解耦控制方法.該方法可有效地克服感應電機的未建模動態(tài)、參數(shù)變化及負載擾動對控制性能的影響,真正實現(xiàn)感應電機的線性化動態(tài)解耦控制,為高性能的感應電機控制提供了一種新方法.論文的主要研究工作及已取得的研究成果如下:首先,應用非線性系統(tǒng)的線性代數(shù)方法,給出了一

2、般非線性系統(tǒng)的靜態(tài)逆系統(tǒng)和動態(tài)逆系統(tǒng)的構(gòu)造算法,證明了非線性系統(tǒng)由靜態(tài)逆系統(tǒng)及動態(tài)逆系統(tǒng)來實現(xiàn)輸入輸出線性化解耦的充要條件,從理論上系統(tǒng)地闡述了逆系統(tǒng)線性化解耦控制策略.然后,系統(tǒng)和全面地分析了感應電機的可逆性及其逆系統(tǒng)線性化解耦特征,給出了感應電機的狀態(tài)反饋逆系統(tǒng)與輸入積分逆系統(tǒng)的解析表達式,并從理論與仿真實驗兩方面分析了參數(shù)變化及負載擾動對解析逆解耦控制產(chǎn)生的嚴重影響,從而得出了感應電機的解析逆系統(tǒng)方法在實際中難以應用的結(jié)論.為解決

3、由于感應電機因受未建模型動態(tài)、參數(shù)變化和負載擾動影響而使解析逆系統(tǒng)方法難以在實際中應用的難題,提出了感應電機的神經(jīng)網(wǎng)絡逆解耦控制方法,給出了感應電機神經(jīng)網(wǎng)絡逆模型的結(jié)構(gòu)形式、辨識方法及實現(xiàn)步驟,真正將感應電機這樣一個多變量、強耦合、時變的非線性對象動態(tài)解耦成兩個SISO的偽線性積分子系統(tǒng),進一步對兩個積分子系統(tǒng)分別設計閉環(huán)線性控制器,使整個系統(tǒng)具有很強的參數(shù)魯棒性和良好的抗負載擾動的能力,為逆系統(tǒng)方法在高性能感應電機控制中的應用奠定了基

4、礎(chǔ).為了在神經(jīng)網(wǎng)絡逆解耦控制實現(xiàn)中準確地獲取轉(zhuǎn)子磁鏈的信息,研究了模型參考自適應磁鏈估計器的設計方法,導出了感應電機的線性磁鏈估計模型方程,并給出了一種基于擴展的Kalman濾波原理的轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)子磁鏈的同時辨識算法.為驗證感應電機的神經(jīng)網(wǎng)絡逆解耦控制方法在實際應用中的有效性,開發(fā)研制了一種基于數(shù)字信號處理器和智能功率模塊的感應電機數(shù)字控制裝置,采用DSP匯編語言設計了控制系統(tǒng)的軟件,成功地進行了感應電機的神經(jīng)網(wǎng)絡逆系統(tǒng)動態(tài)解耦控制實驗.實