Petri模糊神经网络在无速度传感器感应电机控制中的应用

"基于Petri模糊神经网络磁通观测器的感应电动机无速度传感器控制 (2010年)，文章编号:1000−8152(2010)09−1195−06，作者:王家军、马国进，单位:杭州电子科技大学自动化研究所和系统集成技术研究所" 本文是一篇工程技术领域的论文，主要探讨了在感应电动机无速度传感器控制中的创新方法，即利用Petri模糊神经网络构建磁通观测器。感应电动机是工业应用中广泛使用的电动机类型，其无速度传感器控制可以降低系统的复杂性和成本，提高系统的稳定性和可靠性。 首先，Petri模糊神经网络被用于构造电流观测器。这种网络结合了Petri网的并行处理能力和模糊逻辑的不确定性处理能力，以及神经网络的学习和自适应特性，能够有效地估计电动机的运行状态。通过观测电动机的电流，可以获取到关于电动机内部状态的重要信息。 接着，基于电流观测值，论文构建了感应电动机的转子磁通观测器。磁通是衡量电动机磁链强度的关键参数，其观测值对于计算电动机转子的速度至关重要。由于没有物理速度传感器，这种方法依赖于对磁通的精确估计，以推算出转子速度。 然后，文章提出了一种新的感应电动机解耦模型，以此为基础设计了滑模反推控制器。滑模控制是一种先进的控制策略，它能确保系统在各种扰动下保持稳定，并快速跟踪期望的性能指标。反推设计则是从目标性能出发，逆向设计控制器的过程，使得系统动态性能得到优化。 此外，论文还提供了Petri模糊神经网络的收敛性证明，这保证了网络在学习和调整过程中能够收敛到期望的性能，从而确保整个控制系统的稳定性。 最后，通过MATLAB仿真验证了该系统设计的有效性。仿真是验证理论分析和设计的重要手段，它可以模拟实际工况，验证控制算法的性能和可行性。 这篇论文的研究成果为感应电动机的无速度传感器控制提供了新的思路，尤其是在利用Petri模糊神经网络进行状态观测和控制方面，具有重要的理论价值和实际应用前景。这一技术可能对未来的电动机控制系统设计产生积极影响，降低硬件成本，提升系统性能。