神经网络控制的感应电机变频器调速系统：基于Hammerstein模型

"本文主要探讨了基于Hammerstein模型的神经网络控制在感应电机变频器调速系统中的应用，旨在解决系统的非线性问题并提高控制性能。通过采用ARMA模型识别感应电机变频器调速系统的线性动态模块，然后利用神经网络实现非线性静态模块的逆模型识别和直接逆控制。此外，为应对电机负载扰动，设计了在线学习和控制的神经网络直接逆控制器。仿真结果证明了该控制策略的有效性。" 感应电机变频器调速系统是工业自动化领域广泛应用的技术，但其非线性特性给精确控制带来了挑战。Hammerstein模型是一种双层非线性模型，由静态非线性环节和动态线性环节组成，适合描述这类系统的特性。在这个模型中，静态非线性模块通常代表电机的饱和、磁滞等非线性效应，而动态线性模块则反映了系统的动态响应。 为了实现有效的控制，首先需要对感应电机变频器调速系统的动态线性模块进行建模。文中采用了自回归滑动平均模型（ARMA模型）来辨识这一部分，这有助于理解和预测系统的动态行为。ARMA模型是一种统计工具，能够捕捉时间序列数据中的线性关系和随机波动。 接下来，基于ARMA模型识别的结果，文章提出了神经网络逆模型识别方法来处理系统的非线性静态模块。神经网络因其强大的非线性映射能力和学习能力，常被用于建立复杂系统模型的逆模型，从而实现直接逆控制。这种控制策略可以将期望的输出直接转化为所需的输入，简化了控制结构。 然而，实际运行中，电机负载的变化会引入扰动，影响系统的稳定性和精度。因此，文中设计了一种神经网络直接逆控制器的在线学习与控制策略，允许控制器根据负载变化实时调整，以保持系统的稳定运行和良好的控制性能。 仿真实验结果验证了这种方法的有效性，表明提出的控制策略能够有效地抑制非线性影响和负载扰动，达到满意的调速效果。这种方法对于提高感应电机变频器调速系统的控制质量和鲁棒性具有重要意义，也为类似非线性系统的控制提供了新的思路。 总结来说，基于Hammerstein模型的神经网络控制为感应电机变频器调速系统的控制难题提供了一种有效解决方案，通过结合ARMA模型识别、神经网络逆模型和在线学习策略，能够在复杂工况下实现高精度和高稳定性控制。