基于matlab的简易诊断系统,基于matlab的图像识别

帮忙从cnki上找一篇论文 30

修改稿收到日期: 2009 - 08 - 26。第一作者熊祥,男, 1984年生,现为华东理工大学控制科学与控制工程专业在读硕士研究生;主要从事先进控制和自适应控制方面的研究。

基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究Study on MRAS2based Variable2frequency Driving System of AC AsynchronousMo to rs熊祥郭丙君(华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237)摘要: 依据矢量控制的基本原理和方法,在基于转子磁场定向的旋转坐标系下,采用Matlab /Simulink模块构建了一个具有转矩、磁链闭环的交流异步电机矢量控制系统仿真模型。

在此基础上,应用模型参考自适应方法,对无速度传感器矢量控制系统的转速估计进行研究,并针对常规速度辨识器中的基准模型易受积分初值和漂移影响的问题,对传统的MRAS方法进行改进,并对其进行建模仿真。

仿真结果表明,该设计具有较强的可行性,且其推算转速能够很好地跟踪实测转速。

关键词: Matlab /Simulink MRAS 矢量控制变频调速系统神经网络无速度传感器中图分类号: TM343 文献标志码: AAbstract: In accordance with the basic p rincip le and method of vector control, by usingMatlab /Simulink module, a simulation model of vectorcontrol system that is offering torque and magnetic link for AC asynchronous motor is built based on rotor flux directional rotating coordinates.On the basis, with model reference adap tive method, the rotating speed estimation for vector control system with no2speed sensor is studied. Inaddition, aiming at the p roblem that the reference model is easily influenced by the initial value and drift of integral in normal speed recognizer,the traditionalMRAS is imp roved, and modeling simulation is also conducted. The result of simulation verifies the feasibility of the design andthe calculated rotating speed can well trace the measured rotating speed.Keywords: Matlab/Simulink Model reference adaptive system Vector control Variable2frequency driving system Neural network No2speed sensor0 引言随着电力电子技术的发展,交流异步电机控制技术已由标量控制转向了矢量控制。

在矢量控制系统中,转速的闭环控制环节一般是必不可少的。为了实现转速闭环控制和磁场定向,通常采用速度传感器来进行转速检测。

而速度传感器在安装、维护等方面易受环境影响,从而严重影响异步电动机的简便性、廉价性和可靠性。因此,无速度传感器的矢量控制系统成为交流调速的主要研究内容。

目前,人们提出了各种速度辨识的方法来取代速度传感器,如动态估计法、模型参考自适应方法、扩展卡尔曼滤波法、神经网络法等。其中模型参考自适应方法的转速观测具有稳定性好、计算量小等特点[ 1 ]。

本文从转子磁场定向的矢量控制理论出发,在静止坐标系上提出了一种基于模型参考自适应法理论的速度推算法, 并利用Matlab /Simulink 软件对系统进行了仿真。

1 交流异步电机矢量控制根据用于定向的参数矢量的不同,矢量控制可以分为按转子磁场定向和按定子磁场定向的矢量控制。

按转子磁场定向的矢量控制方法是目前应用较为广泛的一种高性能的交流电动机控制方法[ 2 ]。

当两相同步旋转坐标系按转子磁链定向时,应有ψrd =ψr ,ψrq = 0,即得:Te = npLmLrisqisd =1 + Tr pLmψrψr =Lm1 + Tr pisdλ =LmTrψrisq ( 1)式中: Lm =32M 为d2q坐标系同轴等效定子与转子绕组间的互感; Lr =Lrl +Lm为d2q坐标系等效二相转子绕组的自感;λ为d2q坐标系相对于转子的旋转角速度;p为求导算符, 即p = d /dt; s表示定子; r表示转子; d表示d轴; q表示q轴; m 表示同轴定、转子间的互感;np 为极对数; Tr =Lr /Rr 为转子时间常数。

51基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究熊祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20102 变频调速系统仿真模型图1为交流异步电动机无速度传感器矢量控制系统框图。

系统由电机、逆变器、磁链观测器、转速辨识等环节组成,是一个带电流内环的转速、磁链闭环矢量控制系统。

图1 无速度传感器矢量控制系统框图Fig. 1 Block diagram of the vector control system with no2speed sensor基于矢量控制变频调速系统的仿真模型,其具体实现步骤是:先将异步电机在三相坐标系下的定子电流Ia、Ib、Ic 通过三相/二相(Clarke)变换,再通过二相/二相旋转( Park)变换得到同步旋转坐标系d2q下的电流Id、Iq ,然后模仿直流电动机的控制方法,求得直流电动机的控制量,最后,经过相应的坐标反变换,实现对异步电动机的控制。

其实质是将交流电动机等效为直流电动机, 分别对速度( speed control) 、磁场( phircontrol)两个分量进行独立控制。

通过控制转子磁链,分解定子电流而获得转矩和磁场两个分量,然后经坐标变换,实现正交或解耦控制[ 3 ]。

2. 1 基于MRAS的转速辨识2. 1. 1 基本模型参考自适应系统要实现按转子磁链定向的矢量控制系统,磁链观测是非常重要的。

在无速度传感器控制中,通常采用基于两相静止α2β坐标系下定子电压和定子电流的电压模型对转子磁链进行估计[ 4 - 5 ]。

根据两相静止坐标系下异步电动机的基本方程,可以得到电压和电流这两种形式的转子磁链估算模型。

电压模型计算如下:ψrα =LrLm[ ∫( usα - Rs isα ) dt - σLs isα ]ψrβ =LrLm[ ∫( usβ - Rs isβ ) dt - σLs isβ ] ( 2)在计算得到电压模型值后, 基本模型参考自适应系统的电流模型计算如下:pψrα =LmTrisα -ψrαTr- ωrψrβpψrβ =LmTrisβ -ψrβTr- ωrψrα ( 3)式中:ψrα、ψrβ分别为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的转子磁链; isα、isβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电流; usα、usβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电压;σ为漏感系数。

参考模型与可调模型输出(转子磁链) 的差值定义为:e =ψr - ψ3r ( 4)利用波波夫超稳定理论推导得出估算转子的自适应收敛率为[6 ] :ωr = kp +kiSe ( 5)式中: kp、ki 分别为自适应结构PI调节器中的比例系数和积分常数。

基于MRAS的转速、辨识的具体步骤为:选取电压模型为参考模型、电流模型为理想模型,构造一个模型参考自适应系统,并选择合适的自适应规律,使可调模型的转速逼近真实的电机转速。该方法结构框图如图2所示。

52基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究熊祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化仪表》第31卷第2期 2010年2月图2 模型参考自适应系统框图Fig. 2 Block diagram ofMRAS自适应机构采用PI调节器,即选择比例积分作为自适应规律。

在模型参考自适应系统中,参考模型应该是理想的,即式( 2)应能始终映射出电动机的真实状态。该方程中定子电阻Rs 是一个变化的参数, Rs若不准确,对低频积分结果影响会很大。

另外,采用低通滤波器来代替纯积分环节,可以有效克服积分器的部分缺陷,如误差积累或直流漂移问题;但在频率接近或低于截止频率时,所产生的幅度和相位偏差会严重影响磁链估计的精确性。

2. 1. 2 改进型模型参考自适应系统模型参考自适应结构的优势在于模型的输出不必是实际的转子磁链,只要是与其相关的辅助变量即可。

因此,可采用新的辅助变量作为模型的输出,构造出其他的MRAS速度辨识方法。将图2进行改进,可以得出相应的原理方框图,如图3所示。

图3 改进型模型参考自适应系统框图Fig. 3 Block diagram of imp rovedMRAS参考模型的定子电压矢量方程可写成以下形式,即:LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtLmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(6)式中: Ls =Lsl + Lm 为d2q坐标系下的等效二相定子绕组的自感。

在基于转子磁场定向的矢量控制中, 由其等效电路可以看出,εr =LmLrdψrdt为转子磁链矢量生成的感应电压,于是式(6)可以转换为:εrα =LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtεrβ =LmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(7)2. 2 转速控制模块在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳控制效果。

基于上述问题考虑,本文利用RBF神经网络对PID 控制器的参数进行在线调整。基于RBF神经网络的PID控制系统如图4所示。

图4 基于RBF神经网络的P ID控制系统Fig. 4 P ID control system based on RBF neural network系统的控制误差为:e ( k) = r( k) - y ( k) (8)PID的输入为:x ( 1) = e ( k) - e ( k - 1)x ( 2) = e ( k)x (3) = e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) (9)采用增量式PID的控制算法具体表达式为:u ( k) = u ( k - 1) + kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ]Du = kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ] ( 10)神经网络整定性能指标函数为:J ( k) =12[ r( k) - y ( k) ]2 ( 11)由梯度下降法,可得[ 7 ] :Δkp = - η9J9kp= - η9J9y×9y9Du×9Du9kp=ηe ( k)9y9Dux ( 1)Δki = - η9J9ki= - η9J9y×9y9Du×9Du9ki=ηe ( k)9y9Dux (2)Δkd = - η9J9kd= - η9J9y×9y9Du×9Du9kd=ηe ( k)9y9Dux (3)(12)式中:η为学习速率。

被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息Jacobian阵信息算法为:9y9Du≈9yL ( k)9Du=∑mj = 1ωj hjcji - u ( k)b2j(13)式中: hj为第j个隐含层点输出; cji为高斯转换函数的中心位置参数; bj 为第j个隐节点高斯函数的宽度参数。

该神经网络的结构为3 - 6 - 1,即输入层有3个节点,隐含层有6个节点,输出层有1 个节点,学习率为53基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究熊祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20100. 25, a = 0. 05,β= 0. 01, PID初值= [ 0. 03, 0. 001, 0. 1 ] ,权重初值= [ 3, 4, 1 ] ,采样周期为0. 001。

由于RBF神经网络PID控制器不能直接用传递函数加以描述,若简单地应用Simulink,则将无法对其进行仿真。本文中RBF神经网络PID控制器采用Matlab中的s2function实现[ 8 ]。

2. 3 转矩控制模块和磁链控制模块转矩控制器和磁链控制器均采用PI控制算法,可得:Iq3= kp ( T3e - Te ) + ki ∫( T3e - Te ) dt ( 14)I3d = kp ( phir3- phir) + ki ∫( phir3- phir) dt (15)式中: kp、ki 分别为比例增益系数和积分增益系数。

2. 4 仿真实验结果及分析采用上述仿真模型,对矢量控制变频调速系统进行空载及恒速加载运行仿真。当负载转矩值为0 时,得到的异步电机定子电流、转速、转矩仿真图形如图5所示。

图5 定子电流、转速、转矩仿真图形Fig. 5 Simulation curves of current, rotating speed,torque of the stator选用的异步电动机有关参数如下: 额定数据为41 kW、380V、4极、50 Hz、转动惯量J =1. 662 kg·m2、Rs =0. 087Ω、Rr =0. 228Ω、Ls =Lr =0. 8mH、Lm =34. 7mH。

逆变器电流直流母线电压为780V;转子磁链参考值取0. 96Wb;在powerful中指定所有的状态变量初始条件为0,或者对异步电机设定初始条件为[ 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0 ] ,这样就可以在停止状态启动电机。

为了加快仿真速度,采用ode23 t仿真算法。电机启动阶段,磁链和电磁转矩处于上升阶段,在开始空载状态下,电磁转矩最后下降为0。

在t =0 s、1 s时,由于转速给定的量从60 rad / s瞬间跳到80 rad / s,而在启动时,转子转速在0. 5 s已经趋于稳定状态,因此,定子电流在启动时有较大的变化,转矩电流和电磁转矩在启动及给定速度指令改变时有超调。

在系统的自动调节下,转矩电流和电磁转矩量开始慢慢降低并趋于稳定。

从仿真可以看出,在该控制系统所采用的控制方法下,系统具有良好的静态性能和动态性能,定子电流正弦度较好;且估计的转速稳态精度好,能准确地跟踪电机转速的变化;电机的机械角速度能够很快跟踪给定机械角速度的变化,电机具有良好的启动性能。

实际转速与辨识转速仿真图形比较如图6所示。

图6 实际转速与辨识转速仿真图形比较Fig. 6 Comparison between actual and identification rotating speed3 结束语本仿真试验利用易于测量的电机定子电压和电流,结合矢量控制和MRAS原理,实时辨识电机转速。

通过理论分析和仿真研究,应用模型参考自适应方法估算交流异步电机转子转速,计算量小,收敛速度快。仿真结果验证了该系统的可行性和有效性。

参考文献[ 1 ] CirrincioneM, PucciM. AnMRAS based on speed estimation meth2od with a linear neuron for high performance induction motor drivesand its experimentation[ C ] ‖ IEEE International Conference on E2lectricMachines and Drives, IEMDC’03, 2003 ( s1) : 617 - 623.[ 2 ] 陈伯时. 电力拖动自动控制系统[M ]. 2版. 北京:机械工业出版社, 2004.[ 3 ] 王忠礼,段慧达,高玉峰. Matlab应用技术———在电气工程与自动化专业中的应用[M ]. 北京:清华大学出版社, 2007.[ 4 ] 王庆龙,张崇崴,张兴. 交流电机无速度传感器矢量控制系统变结构模型参考自适应转速辨识[ J ]. 中国电机工程学报, 2007,27 (15) : 70 - 74.[ 5 ] 戴瑜兴,王耀南,陈际达. 基于DSP的模型参考自适应无速度传感器矢量控制[ J ]. 信息与控制, 2003, 32 (6) : 507 - 511.[ 6 ] 刘兴堂. 应用自适应控制[M ]. 西安: 西北工业大学出版社,2003.[ 7 ] Zhang Mingguang, LiWenhui, Liu Manqiang. Adaptive PID controlstrategy based on RBF neural network identification[C] ‖17th IEEEInternational Conference on Neural Network and Brain, 2005,ICNN&B, 2005: 1854 - 1857.[ 8 ] 刘金琨. 先进PID控制及其Matlab仿真[M ]. 北京:电子工业出版社, 2003.54基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究熊祥,等。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

基于matlab的简易诊断系统,基于matlab的图像识别相关推荐

matlab样本序列的时域波形,基于MATLAB的简易声音信号频谱分析仪设计
基于MATLAB的简易声音信号频谱分析仪设计汉宁窗时域波形曲线图汉宁窗频域特性曲线图在MATLAB中,生成汉宁窗的函数是hanning.使用该函数进行频谱修正时,先生成一个和待修正的样本具有相同 ...
【故障诊断分析】基于matlab滚动轴承故障诊断系统【含Matlab源码 1679期】
⛄一.小波语音降噪简介对于噪声频谱遍布于语音信号频谱之中的宽带噪声,如果噪声振幅比大部分的语音信号振幅低,则削去低幅度成分也就削去了宽带噪声.基于这种思路,可以在频域中采取中心限幅的方法,即让带噪语 ...
【熵与特征提取】基于“信息熵”的特征指标及其MATLAB代码实现（功率谱熵、奇异谱熵、能量熵）
<三体>中对监听员的日常工作有这样一段描述: ...1379 号监听站已经存在了上千年,像这样的监听站,在三体世界中有⼏千个,它们全神贯注地聆听着宇宙间可能存在的智慧⽂明的信息... .. ...
Matlab之DNN：基于Matlab利用神经网络模型(epochs=10000000)预测勒布朗詹姆斯的2018年总决赛(骑士VS勇士)第一场得分、篮板、助攻
Matlab之DNN:基于Matlab利用神经网络模型(epochs=10000000)预测勒布朗詹姆斯的2018年总决赛(骑士VS勇士)第一场得分.篮板.助攻目录输出结果预测勒布朗詹姆斯的20 ...
基于小波包的图像压缩及matlab实现,基于小波包的图像压缩及matlab实现精选.doc...
基于小波包的图像压缩及matlab实现精选基于小波包的图像压缩及matlab实现摘要:小波包分析理论作为新的时频分析工具,在信号分析和处理中得到了很好的应用,它在信号处理.模式识别.图像分析.数据 ...
基于小波变换的数字图像处理（MATLAB源代码）
基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc; M=256;%原图像长度 N=64; %水印长度 [filename1,pathname]=ui ...
matlab 复频谱图,基于MATLAB实现连续信号与系统复频域分析
题目:基于MATLAB实现连续信号与系统复频域分析摘要拉普拉斯变换(Laplace Transform),是工程数学中常用的一种积分变换.它是为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变 ...
matlab遗传算法拟合,基于遗传算法的数据拟合在MATLAB环境中的实现
湖南农机 2010 年 5 月收稿日期:2010-04-02 作者简介:林鸿彬(1987-),男,海南海口人,主要从事信息与计算科学专业的学习. 摘要:在自然科学中,常常在相关的 2 个量之 ...
【心电信号】基于matlab心率检测【含Matlab源码 1993期】
一.心电信号简介 0 引言心电信号是人类最早研究的生物信号之一, 相比其他生物信号更易于检测, 且具有直观的规律.心电图的准确分析对心脏病的及早治疗有重大的意义.人体是一个复杂精密的系统, 有许多不 ...
基于matlab的调用电脑摄像头，截取视频图像识别颜色
基于matlab的调用电脑摄像头,截取视频图像识别颜色. 同时识别电脑中存储的图片颜色. ID:5999678941619779Matlab和数学建模

基于matlab的简易诊断系统,基于matlab的图像识别

帮忙从cnki上找一篇论文 30

基于matlab的简易诊断系统,基于matlab的图像识别相关推荐

最新文章

热门文章