辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(20206331)
- 作品数：7 被引量：27H指数：3
- 相关作者：曹承志李敏杜晶伞宏力董梅更多>>
- 相关机构：沈阳工业大学辽宁省水利水电勘测设计研究院更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目教育部“春晖计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- AFSA-BP速度辨识器在DTC系统中的应用研究
- 2009年
- 为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将人工鱼群算法与BP算法相结合的AFSA+BP算法,实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用Matlab/Simulink实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。
- 曹承志毛春雷郑海英姜西羚张坤
- 关键词：人工鱼群算法神经网络直接转矩控制系统
- 基于灰色预测理论的DTC模糊控制器优化设计被引量：1
- 2008年
- 针对常规模糊控制器在直接转矩控制过程中因电机模型参数不变、滞后所带来的超调量大、响应慢和不稳定性等问题,采用预测模糊控制的方法,通过电机参数预测模型得出下一状态磁链、转矩和磁链位置角,经过模糊推理给出相应的最佳或次最佳控制方案.仿真结果表明,采用灰色预测模糊控制方法的直接转矩控制系统能够克服滞后效应对系统的影响,使调节过程平稳.在动态响应、抗干扰能力和鲁棒性等方面取得了良好的效果,其控制精度及动态品质均优于常规的模糊控制器.
- 曹承志梁越洋伞宏力由颖史尔维
- 关键词：灰色预测模糊控制直接转矩MATLAB仿真
- 遗传BP网络转速辨识器的设计及在DTC中的应用被引量：8
- 2007年
- 为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将遗传算法和BP算法结合,采用混合编码的遗传算法优化神经网络的结构及网络初始权值,再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA+BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINk实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。
- 曹承志董梅李敏周波
- 变异蚁群神经网络及其对DTC转速的辨识被引量：1
- 2006年
- 将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即变异蚁群神经网络.通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明:这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能.
- 曹承志杜晶郭晓凤
- 关键词：神经网络蚁群算法直接转矩控制转速辨识
- 蚁群BP网络转速辨识器的优化
- 2008年
- 将排序加权的方法引入基本蚁群算法中,用改进型蚁群算法优化BP神经网络的权值和阈值,有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点,提高了收敛速度,得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即改进型蚁群神经网络。运用该方法对直接转矩控制系统中的电机转速进行了辨识。仿真试验结果表明:该改进型蚁群神经网络不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,能够准确地辨识电机转速,具有良好的辨识效果,实现了无速度传感器直接转矩控制。
- 曹承志王伊凡
- 关键词：蚁群算法神经网络直接转矩控制转速辨识
- 基于SVPWM的直接转矩控制新方案被引量：4
- 2008年
- 针对传统的直接转矩控制(DTC)转矩脉动大、开关频率不恒定等问题,提出了一种基于空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)技术的直接转矩控制系统新方案。该系统采用经遗传算法优化后的模糊控制器代替常规的磁链和转矩控制器,以获得任意相位的空间电压矢量,然后利用SVPWM技术来合成该矢量。仿真结果表明该方案能有效减小磁链和转矩脉动,改善系统的性能。
- 曹承志时洪图尹明军张洪兵伞宏力
- 关键词：直接转矩控制空间电压矢量脉宽调制模糊控制遗传算法仿真
- 基于磁链观测器的无速度传感器DTC系统的实现被引量：14
- 2006年
- 针对在传统的直接转矩控制系统中,定子磁链受定子电阻及积分计算的影响使参数辨识不准确这一点,将一种新型磁链观测器应用于直接转矩控制系统中,取代传统的纯积分器,并进行对比仿真.得知该磁链观测器对定子磁链的观测精度较高,对于电机参数的鲁棒性较好,在电机低速运行时仍能实现对定子磁链准确的观测.在此基础上,提出了一种神经网络辨识电机转速的新方案.该神经网络结构简单,不受电动机负载、参数等影响,通过简单快速的运算,便可得到正确的辨识结果.
- 曹承志杜晶李敏
- 关键词：直接转矩控制磁链观测器无速度传感器神经网络
