Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

Jedan novi postupak estimacije brzine vrtnje vektorski upravljanog asinkronog motora zasnovan na adaptivnom sustavu s referentnim modelom i neuronskim mrežama

Maurizio Cirrincione
Marcello Pucci
Giansalvo Cirrincione
Gérard-André Capolino


Puni tekst: engleski pdf 714 Kb

str. 59-72

preuzimanja: 1.379

citiraj


Sažetak

U članku se predlaže novi postupak estimacije brzine vrtnje elektromotornog pogona s vektorski upravljanim asinkronim motorom. Postupak se zasniva na hibridnom adaptivnom sustavu s referentnim modelom (MRAS) i neuronskim mrežama. Takav postupak poboljšava prethodno razvijeni estimacijski postupak također zasnovan na »neuronskom MRAS-u«. U radu je realizirana integracija u otvorenoj petlji u referentnom modelu pomoću adaptivnog neuronskog integratora unaprijeđenog s filtrom čija prijenosna funkcija ovisi o brzini motora. Adaptivni je model zasnovan na točnijem diskretnom strujnom modelu motora dobivenom modificiranom Eulerovom integracijom, što rezultira stabilnijim vladanju pogona u režimu slabljenja polja. Adaptivni je model nadalje on-line obučavan korištenjem poopćene metode najmanjih kvadrata (»MCA EXIN+neuron« postupak) pri čemu se koristi parametrirani algoritam učenja. Zbog boljeg ponašanja neurona u dinamičkim stanjima poboljšava se konvergencija estimacije brzine s većom točnošću i manjim vremenom smirivanja. Za eksperimentalnu provjeru predložene metode izgrađena je laboratorijska maketa. Dobiveni rezultati potvrđuju valjanost metode na veoma niskim brzinama (ispod 4 rad/s) i u režimu nulte brzine.

Ključne riječi

elektromotorni pogoni s asinkronim motorom; bezsenzorsko upravljanje; adaptivno upravljanje s referentnim modelom; neuronske mreže

Hrčak ID:

6842

URI

https://hrcak.srce.hr/6842

Datum izdavanja:

21.12.2005.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.078 *