基于人工神经网络的异步电机SVPWM转差频率矢量控制仿真实现.pdf

"基于人工神经网络的异步电机SVPWM转差频率矢量控制仿真实现" 本文档主要讨论了基于人工神经网络的异步电机SVPWM转差频率矢量控制仿真实现，具体来说是使用人工神经网络实现空间电压脉宽调制（SVPWM）的技术。该技术可以减小逆变器输出电流的谐波成分，降低脉冲转矩，并且控制简单、数字化实现方便、电压利用率高、功率器件的开关频率容易得到控制。 人工神经网络（ANN）是一种非线性函数拟合技术，可以用来实现SVPWM。该文档中，作者使用MATLAB构建了两个神经网络子模块，并将其封装到Simulink仿真环境中，以实现SVPWM技术的仿真实现。 在该文档中，作者还讨论了SVPWM技术的原理，包括电压空间矢量脉宽调制的原理和人工神经网络的应用。同时，作者还介绍了基于ANN的SVPWM技术的优势，例如可以减小输出转矩的脉动和抑制电机输入电流的高次谐波。 关键词：异步电动机、空间电压脉宽调制、人工神经网络、调制、BP网络、转差频率矢量控制。 一、SVPWM技术概述 空间电压脉宽调制（SVPWM）是一种优化的PWM技术，可以减小逆变器输出电流的谐波成分，降低脉冲转矩，并且控制简单、数字化实现方便、电压利用率高、功率器件的开关频率容易得到控制。SVPWM技术可以广泛应用于工业控制、自动化、机器人等领域。 二、人工神经网络（ANN）概述 人工神经网络（ANN）是一种非线性函数拟合技术，可以用来拟合复杂的非线性函数。ANN具有自适应、自组织和实时学习等特点，可以广泛应用于机器学习、模式识别、控制系统等领域。 三、基于ANN的SVPWM技术 基于ANN的SVPWM技术可以实现快速和大量的运算，可以减小输出转矩的脉动和抑制电机输入电流的高次谐波。该技术可以广泛应用于异步电机的控制领域。 四、MATLAB/Simulink仿真环境 MATLAB/Simulink是一个模块化的仿真环境，可以用来仿真和模拟复杂的系统。该环境可以广泛应用于控制系统、自动化、机器人等领域。 五、结论 本文档主要讨论了基于人工神经网络的异步电机SVPWM转差频率矢量控制仿真实现技术。该技术可以减小输出转矩的脉动和抑制电机输入电流的高次谐波，可以广泛应用于工业控制、自动化、机器人等领域。