人工神经网络优化双馈感应电机直接转矩控制

"人工神经网络在双馈感应电机中的应用" 人工神经网络(ANN)作为一种强大的机器学习工具，近年来在各种工业控制领域，尤其是电力驱动系统中得到了广泛应用。双馈感应电机(DFIG，Double-Fed Induction Generator)因其灵活的调速能力和较高的效率，成为风力发电、水力发电等可再生能源领域中的首选设备。然而，传统的直接转矩控制(DTC)策略虽然具备快速响应和简单结构的优点，但其转矩脉动大、总谐波失真(THD)较高，以及由于磁滞比较器引起的过冲问题，限制了其在低速和动态条件下的性能。 本文提出了一种结合人工神经网络的智能直接转矩控制策略，旨在克服传统DTC的不足。这一创新方法中，人工神经网络被用于替代传统的速度控制器、开关表和磁滞比较器。通过神经网络的自学习和适应能力，可以更精确地预测电机状态，从而减少转矩脉动并消除过冲。在Matlab/Simulink环境下进行的仿真验证了这种方法的有效性，结果显示转矩脉动降低了55.82%，显著提高了控制性能。同时，总谐波失真也得到显著改善，定子和转子电流的THD分别下降了3.26%和3.31%，这有助于降低电机运行时的损耗，提高能效。 双馈感应电机的智能DTC方法不仅提升了电机的动态性能，还增强了系统的稳定性，这对于在环境变化或负载波动下保持稳定运行至关重要。此外，由于去除了磁滞比较器，系统对外部扰动的敏感度降低，整体控制策略更加平滑且精确。这一改进对于提升双馈电机在工业应用中的竞争力，尤其是在高要求的环境和负载条件下，具有重要意义。 总结来说，该研究展示了人工神经网络在优化双馈感应电机控制策略方面的潜力，为未来的电机控制技术提供了新的研究方向。通过引入智能算法，能够实现更高效、更稳定的电机控制，从而推动电力驱动技术的进步，特别是对于那些对性能和可靠性要求极高的应用场合，如可再生能源发电系统。