基于dSPACE的感应电机神经网络逆解耦控制：一种动态优化策略

该篇论文主要探讨了在工业控制领域广泛应用的感应电机调速系统中的神经网络逆解耦控制技术。作者刘国海和胡子键，来自江苏大学电气信息工程学院，针对多变量、非线性和强耦合的感应电机系统提出了创新性的控制策略。他们利用dSPACE平台作为实验和仿真工具，首先基于神经网络逆系统进行离线训练，构建了一个能够逼近感应电机逆过程的模型。 在线调整是论文的核心创新，作者提出通过静态神经网络结合积分器，实时调整网络权重，以此动态适应电机运行中的参数变化和负载扰动，实现了转速和磁链的有效解耦。这种策略克服了传统矢量控制方法的局限，即只有在磁链稳定时才能实现转矩与磁链的解耦，而且不依赖于精确的数学模型，对于感应电机这种参数易变、动态特性复杂的系统更为适用。 神经网络逆系统控制的优势在于其对非线性系统的线性化处理能力，能够简化系统结构，便于工程实施。然而，传统的离线训练方式限制了控制的灵活性，因为一旦神经网络权重确定，就不能适应电机运行中的动态变化。论文指出，转子电阻的变化尤其关键，需要一种能动态调整的策略来应对。 这篇论文的研究成果提供了一种动态、鲁棒的感应电机控制方法，对于改善系统的静态和动态性能，增强对电机参数变化和负载扰动的抗扰动能力具有重要意义。通过实验证明，这种方法在实际应用中表现出优良的控制效果，为复杂工业环境下的感应电机调速系统提供了新的控制思路。