基于模糊神经网络的异步电机无速度传感器矢量控制系统

"异步电动机无速度传感器矢量控制系统设计-论文" 本文主要探讨了异步电动机无速度传感器矢量控制系统的构建方法。在传统的异步电动机控制系统中，速度传感器通常用于精确监测电机的转速，但在一些特定应用中，如工业设备和自动化系统，去除速度传感器可以降低系统成本、提高可靠性。无速度传感器矢量控制技术正是针对这一需求而发展起来的。 无速度传感器矢量控制的关键在于准确估计电机的转速和磁链状态。论文提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应电机转速辨识方法。模糊神经网络结合了模糊逻辑的规则推理和神经网络的学习能力，能够处理非线性、不确定性的信息，从而实现对电机转速的实时估算。这种方法与空间电压脉宽调制（SVPWM）控制的变频器系统相结合，可以形成一个高性能的无速度传感器矢量控制系统。 SVPWM技术是现代电力电子技术中的一个重要组成部分，它通过优化开关模式来改善逆变器的输出电压波形，实现更接近直流电机的控制效果，提高了异步电动机的运行效率和动态响应。在此基础上，利用DSP（数字信号处理器）进行实时数据处理和控制算法运算，能够实现快速且精确的控制。 论文详细介绍了该系统的结构，包括硬件设计和软件设计。硬件部分涉及电力电子器件的选择、驱动电路的设计以及DSP的选型与配置。软件部分则涵盖了模糊神经网络算法的编程实现、SVPWM的计算逻辑以及整个控制系统的实时控制策略。 通过仿真结果，论文证明了这种无速度传感器矢量控制系统具有优秀的动态性能，能够快速准确地跟踪电机转速的变化，展现出良好的稳定性和鲁棒性。这使得该系统适用于对动态响应要求较高的场合，如伺服驱动、精密定位等应用。 该论文提出的无速度传感器矢量控制系统通过结合模糊神经网络和SVPWM技术，克服了传统速度传感器的局限，实现了高精度、高性能的异步电动机控制，为电机控制领域提供了新的解决方案。