交流异步电机是高阶、强耦合、非线性的多变量对象,矢量控制通过坐标变换将其等效为直流电机,实现了解耦控制,推动了交流电机的工业应用。但模型推导过程中的各种假设与忽略,以及实际运行过程中电动机参数变化、电机本身非线性特性,对实际运行过程带来的不良影响,使得常规控制方法的控制效果并不理想。本文将模糊控制和神经网络控制方法以及现代控制理论相结合,对交流调速系统的智能化控制及其优化进行了研究。 模糊控制作为一种智能控制方法,其最大优点是不依赖于被控对象的精确数学模型,可有效克服系统非线性因素的影响,且对被控对象的参数变化具有强鲁棒性。将模糊控制运用于交流电机的变频调速控制,可显著改善交流电机调速控制系统的鲁棒性,提高系统的动、静态响应性能。 由于神经网络具有自学习、自适应能力的特点,本文提出了一种基于神经网络的速度控制器及速度估计器的矢量控制系统设计方法。将其与基于PI自适应控制器的交流调速控制系统进行了仿真比较,仿真结果表明应用神经网络的控制系统有较好的动态性能,具有动态响应快、鲁棒性强、抗干扰能力强等优良性能。 本文针对异步电机的速度控制要求快速和抗干扰能力强等特点,采用将神经网络控制和模糊控制相结合的方法,研究和开发了基于模糊-神经网络控制原理的速度控制器。仿真结果表明基于模糊-神经网络的控制器有较好的动态性能,具有动态响应迅速、鲁棒性强、抗干扰能力强等优良性能。 研究结果表明,本文中的控制方法和方案具有一定的研究价值,增加了交流调速的快速性,增强了电机调速控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。