基于RBF网络的永磁同步电机扰动衰减和速度跟踪.docx

基于RBF网络的永磁同步电机扰动衰减和速度跟踪
基于RBF网络的永磁同步电机扰动衰减和速度跟踪
摘要：
永磁同步电机作为一种高效率、高功率密度和高可靠性的电机拓扑结构，在工业应用中得到了广泛的应用。然而，由于外部扰动和系统参数的变化，永磁同步电机系统容易受到干扰和不确定性的影响，从而导致性能下降。为了提高永磁同步电机的鲁棒性和控制精度，本文提出了基于RBF(RadialBasisFunction)网络的控制算法，通过扰动衰减和速度跟踪两个方面对永磁同步电机进行控制。
关键词：永磁同步电机；扰动衰减；速度跟踪；RBF网络
一、引言
永磁同步电机是一种关键技术，在许多应用领域具有广泛的应用，如电动汽车、风力发电机等。永磁同步电机具有高效率、高功率密度和高可靠性的特点，但在实际应用中，由于扰动和参数的不确定性，永磁同步电机系统容易受到干扰，导致系统性能下降。因此，提高永磁同步电机的鲁棒性和控制精度是一个重要的研究课题。
二、永磁同步电机模型和问题描述
永磁同步电机可以通过转子磁场和定子磁场之间的交互作用来实现转矩输出。然而，由于外部扰动和参数的不确定性，永磁同步电机系统容易受到一系列干扰，包括机械负载变化、电网电压波动、电机烧损等，从而导致系统性能下降。因此，研究如何通过控制算法来衰减这些扰动是本研究的目标之一。
三、RBF网络控制算法
本文提出了一种基于RBF网络的控制算法，用于永磁同步电机的扰动衰减和速度跟踪。RBF网络是一种广泛应用于函数逼近和模式分类问题的人工神经网络，其具有快速训练和良好的逼近能力的优点。本文将RBF网络用于永磁同步电机控制中，通过训练网络来逼近扰动信号，从而实现扰动衰减的目的。
四、基于RBF网络的永磁同步电机控制系统
基于RBF网络的永磁同步电机控制系统由扰动衰减模块、速度跟踪模块和RBF网络控制器三部分组成。扰动衰减模块通过测量扰动信号并将其输入RBF网络中进行训练，用于实现扰动信号的衰减。速度跟踪模块根据期望速度和实际速度之间的差异来生成控制指令，用于实现速度跟踪的目标。RBF网络控制器将扰动衰减和速度跟踪两个模块统一起来，通过动态调整控制指令来实现永磁同步电机的控制。
五、仿真实验与结果分析
本文通过Matlab/Simulink工具进行仿真实验，评估了基于RBF网络的永磁同步电机控制系统的性能。实验结果表明，该控制系统能够有效衰减外部扰动对电机系统性能的影响，并且能够实现精确的速度跟踪。同时，该控制系统具有较好的鲁棒性，对于系统参数的变化也能够较好地适应。
六、结论
本文提出了一种基于RBF网络的控制算法，用于永磁同步电机的扰动衰减和速度跟踪。通过仿真实验验证，该控制算法可以有效衰减外部扰动的影响，并且能够实现精确的速度跟踪。本研究为永磁同步电机控制提供了一种新的思路，并具有一定的工程应用价值。
七、参考文献
[1]Zhang,Y.,Yan,L.,&Huynh,T.(2020).Robustcontrolofpermanentmagnetsynchronousmotorwithexternaldisturbancecompensation.ElectricPowerSystemsResearch,184,106280.
[2]Li,S.,Xu,S.,Han,Y.,&Zhang,B.(2019).AnovelcontrolschemecombiningPIcontrollerandRBFneuralnetworkforpermanentmagnetsynchronousmotor.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,66(5),4152-4161.
[3]Gu,X.,Cao,J.,&Kang,Y.(2017).RobustslidingmodecontrolwithdisturbanceobserverforPMSMdrivesystem.IEEETransactionsonEnergyConversion,33(2),806-815.
[4]Sargolzaei,A.,&Safavi,S.M.(2015).Robustadaptivefinite-timecontrolofuncertainelectrical-driveswithprescribedperformanceboundary.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,62(3),1849-1858.