Введение
Глава 1 Нейросетевые методы управления Асинхронными двигателями 15
1.1.Основные положения теории искусственных нейронных сетей 15
1.1.1.Модель нейрона 15
1.1 .Классификация искусственных нейронных сетей 16
1.1.3. Однослойные и многослойные статические искусственные нейронные сети 17
1.1.4.Важнейшие свойства многослойных нейронных сетей и проблема синтеза их структуры 20
1.2.Основные направления исследований применения нейронных сетей в автоматизированном электроприводе 29
1.3. Выводы по главе 1 37
ГЛАВА 2 Векторное управление асинхронным короткозамкнутым двигателем 39
2.1.Математическое описание электропривода с асинхронным двигателем 39
2.1.1 .Математическое описание асинхронного двигателя 39
2.1.2. Основные соотношения между токами и потокосцеплениями АД 42
2.1.3. Уравнения статора и ротора в векторной форме 46
2.1.4. Обобщенная электрическая машина 49
2.1.5. Модель короткозамкнутого АД при частотном управлении 51
2.2. Основные положения построения систем векторного управления 54
2.2.1. Векторная модель асинхронного двигателя 54
2.2.2. Общие принципы векторного управления 2.2.3. Модель АД, управляемого током статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора 56
2.2.4. Модель АД, управляемого напряжением статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора 60
2.3. Выводы по главе 63
ГЛАВА 3 Исследование работы нейронных сетей в системах управления асинхронным двигателем в качестве наблюдателя 64
3.1. Методика синтеза нейронных сетей 64
3.2. Исследование работы нейросетевого наблюдателя в системе управления частотой асинхронного двигателя с помощью инвертора с
широтно-импульсной модуляцией 66
3.3. Исследование эффективности работы пропорционально-интегрального и нейросетевого регуляторов при косвенном векторном управлении асинхронным двигателем по модели потока статора 76
3.3.1. Векторное управление скорости асинхронного двигателя 77
3.3.2. Моделирование в программе MATLAB косвенного векторного управления асинхронного двигателя на основе ПИ-регулятора 83
3.3.3. Эффективность косвенного векторного управления АД с использованием ПИ регулятора 84
3.3.4. Моделирование в среде MATLAB ВУАД с нейросетевым прогнозирующим контроллером 86
3.3.5. Эффективность косвенного векторного управления с использованием нейросетевого контроллера 90
3.4. Выводы по главе 93
Глава 4 Использование нейронных сетей в системах косвенного векторного управления скорости асинхронного двигателя для оценки влияния внешних возмущений на параметры двигателя и адаптации
4.1. Учет изменения сопротивления взаимоиндукции на низких частотах вращения асинхронного электропривода при косвенном векторном управлении 94
4.1.1. Оценка скорости ротора в системе векторного управления, основанной на модельной адаптации 96
4.1.2. Обучение и тестирование искусственной нейронной сети 100
4.1.3. Проверка точности оценки взаимной индуктивности ротора и статора 104
4.2. Оценка скорости асинхронного двигателя в системах адаптивного управления по эталонной модели и с нейронной сетью 106
4.2.1 . Оценка скорости асинхронного двигателя в обычных системах адаптивного управления по эталонной модели 107
4.2.2. Система адаптивного управления по эталонной модели с использованием двухслойной НС и динамической эталонной модели 109
4.2.3.Результаты имитационного моделирования и обсуждение двухслойной НС и динамической эталонной модели 113
4.3.Выводы по главе 118
Заключение 119
Список литературы 122
