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异步电动机神经网络直接转矩控制建模与仿真(英文)

王群京  陈权  姜卫东  胡存刚  
【摘要】:直接转矩控制(DTC)是一种优良的控制策略,但它在实际应用中会因采样、计算延时而导致控制误差。由于神经网络具有强鲁棒性、并行计算、自学习的优势,因此神经网络直接转矩是一种降低制误差的方法。本文完全用神经网络实现了直接转矩控制策略。应用的神经网络类型主要是定权值型神经网络和监督型神经网络。根据直接转矩控制的特点,将神经网络 DTC 分为五个子神经网络,进行分别训练。最后,对基于神经网络直接转矩控制异步电动机传动进行仿真,结果表明如果利用神经网络的优势可以提高直接转矩控制的性能,并且可充分利用现代电力电子开关频率高的优势。

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