第九章 智能控制的应用实例汇总

控对象参数的变化不敏感，可以很好地用于克服交流伺服
系统中非线性、时变、耦合等因素的影响。
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制 直接转矩控制是一种快速的瞬时转差控制法，它通过快速改变 电机的磁场对转子的瞬时转差速度，来直接控制异步电动机的 转矩和转矩增长率，获得电机的快速响应。它用空间矢量的分 析方法直接在定子坐标系中计算电机的磁通和转矩，由磁通和 转矩的Band-Band控制产生PWM信号，对逆变器的开关状态 进行最佳控制。它省掉了复杂的矢量变换，没有通常的 PWM 信号发生器，控制手段直接，控制结构简单。该控制系统的转 矩响应迅速，限制在一拍以内，且无超调，是一种高性能的交 流电机转矩控制方案。
图9.22 定子电阻辨识结果
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
图9.23 电磁转矩响应曲线
图9.24 电机的磁链轨迹
用于仿真研究的电机参数为：Pn=2.2KW，Un=220V，In=5A，
nn=1440r/min ， r1=2.91Ω ， r2=3.04Ω ， ls=0.45694H ，
lr=0.45694H ， lm=0.44427H ， Ten=14N· m ， np=2 ， J=0.002276 kg· m2 ， ψn=0.96wb ，数字采样频率仍为 10KHZ 。
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
控制系统 总体结构
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9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
图9.21 小波神经网络定子电 阻估计器的MSE曲线
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统
表9.1 模糊控制规则表
EC U E NB NM NS ZO PS PM PB
NB
NB NB NM NM NS ZO ZO
NM
NB NB NM NM NS ZO ZO
NS
NB NB NM NS ZO PM PM
ZO
NB NB NM ZO PM PB PB
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.3无速度传感器感应电机矢量控制系统的自适应模糊控制
第九章 智能控制的应用实例
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统 交流伺服系统由交流电动机组成，交流电动机的数字
模型不是简单的线性模型，而具有非线性、时变、耦合等
特点，用传统的基于对象模型的控制方法难以进行有效的 控制。 模糊控制完全是根据操作人员操作经验实现对系统的控 制，不依赖于对象的数学模型，具有较强的鲁棒性，对被
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
利用组织算法构造小波神经网络定子电阻估计器
图9.15 小波神经网络结构
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9.1智能控制在电气传动中的应用
图 9.3给出了系统在空载情况下转角的阶跃响应曲线。图中
曲线1为模糊控制下系统的响应曲线，曲线2为PI控制下的响 应曲线。图9.4 给出当系统处在转角为 1rad的稳定状态时，
给电机突加7N· m负载，系统的扰动响应曲线。
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.3无速度传感器感应电机矢量控制系统的自适应模糊控制
无速度传感器驱动有很多优点：如降低系统成本，方便安装 与维护，增强系统可靠性，更加适应于在恶劣环境下工作等。 然而传统的矢量控制系统需要电机的精确数学模型，当由于 磁饱和或电机绕组温度变化引起电机内部参数变化时，会影 响系统的控制效果，而把模糊控制引入矢量控制系统就有助 于解决这个问题。模糊控制不需要被控对象的精确数学模型， 而根据人工控制规则组织控制决策表，对调节对象参数不敏 感。
PS
NM NM ZO PS PM PB PB
PM
ZO ZO PS PM PM PB PB
PB
ZO ZO PS PM PM PB PB
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9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统