永磁同步电机模糊神经网络控制研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了永磁同步电动机的模糊神经网络控制系统，作者是徐长太，由周顺荣教授指导，完成于2005年1月1日，上海交通大学。论文深入研究了模糊逻辑控制和神经网络控制在永磁同步电动机中的应用，介绍了电机的基本结构、矢量控制理论，并详细阐述了模糊控制、神经网络控制以及两者的结合，同时还涉及了永磁电动机转子初始位置的估计算法，并通过Matlab进行了建模和仿真，以验证所设计的控制系统能实现良好的动态跟踪性能。" 在本文中，主要知识点包括： 1. **永磁同步电动机**：这是一种高效、高精度的电机类型，其内部采用永磁体作为励磁源，能够实现更优秀的转矩性能和效率。在航空航天、电动汽车、精密驱动等领域有广泛应用。 2. **模糊逻辑控制**：模糊逻辑是一种模拟人类模糊推理的控制策略，它处理的是不精确或不确定的信息。在电机控制中，模糊逻辑用于应对由于参数变化、负载扰动等因素导致的系统不确定性。 3. **神经网络控制**：神经网络借鉴了生物神经元的工作原理，具有学习和自适应能力，适用于处理复杂、非线性的控制问题。在电机控制中，神经网络可用于在线辨识电机参数，优化控制策略。 4. **矢量控制**：矢量控制是现代电动机控制的一种方法，它将交流电机视为直流电机来操作，通过解耦电流的励磁和转矩分量，提高控制精度和动态响应。 5. **模糊神经网络控制**：将模糊逻辑和神经网络相结合，利用模糊逻辑处理不确定性，神经网络处理复杂非线性问题，形成一种混合智能控制策略，提高了系统的稳定性和控制性能。 6. **转子初始位置估计**：在电机启动时，准确估计转子的位置是关键，论文提出了相关的理论和算法来解决这一问题。 7. **DSP（数字信号处理器）**：在电机控制系统中，DSP常用于实时处理控制信号，执行复杂的数学运算，确保系统快速响应。 8. **仿真**：通过Matlab软件进行系统建模和仿真，可以验证控制策略的有效性和电机的动态性能，为实际应用提供依据。 该论文的研究成果表明，模糊神经网络控制可以显著提升永磁同步电动机的控制性能，特别是在动态跟踪和鲁棒性方面，对于实际工程应用具有重要的理论价值和实践意义。