《高速感應電機電流最佳化分配策略研究》是依託華中科技大學，由尹泉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高速感應電機電流最佳化分配策略研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：尹泉
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
利用多目標最佳化方法對高速感應電機在不同速度運行區域、不同運行狀態下的電流分配策略進行深入系統研究，克服傳統電流最佳化分配可能導致的局部最優，確保驅動系統在穩定的前提下實現綜合最優的驅動性能。研究系統可測量狀態與各種性能指標之間的量化關係，確定約束條件轉化的待最佳化指標與實際最佳化指標之間的優先權，獲得具有偏好的約束多目標最佳化算法；將提出的最佳化算法套用在交流驅動系統最佳化實驗中，以構建不同速度運行區域、不同運行狀態和不同套用場合下完整的狀態變數與最優電流分配樣本資料庫，獲取準確逼近電流分配樣本資料庫隱含的映射關係，為設計合理的電流分配器提供工程指導。 本項目的研究工作將深刻揭示高速感應電機的電流最佳化機理，為提高國家高檔數控工具機領域自主智慧財產權和核心競爭力提供新的途徑和方法。
結題摘要
本項目針對電流控制系統的電流最佳化難題，建立了基於多種最佳化方法（神經網路最佳化、遺傳算法最佳化、PI參數最佳化等）和多對象（感應電機、變流器、逆變器等）的控制模型，研究分析各種最佳化算法對控制對象的影響機理，揭示了電流最佳化模型中各狀態變數間的關係，設計了面向不同對象的多目標最佳化電流控制器。針對不同對象下的電流多目標最佳化相關理論，對BP神經網路、RNN神經網路、MRNN神經網路、GA遺傳算法等方法研究其內在最佳化控制機理，在穩定性、快速性、抗擾動、速度估計等條件下系統的性能進行了深入研究。主要研究內容及結果（1）研究了具有未知干擾和參數的微分包含混沌系統的容錯全階及降階觀測器同步問題，設計了一種能和驅動系統部分狀態同步的微分包含回響系統降階觀測器。（2）研究了多重平衡的切換離散遞歸神經網路的區域穩定性問題，得到了其區域穩定的充分條件。（3）研究了神經網路的原理，對初始權重的獲取、離線和線上參數的訓練、學習速率、評價函式以及評價指標的最佳化等問題進行研究。（4）對感應電機電流進行解耦，最佳化分配電流獲得較好的節能控制效果；提出了一種基於平均電壓裕度的網側高功率因數的dq軸電流分配策略。對輸入側和電機側電流諧波進行控制，獲得解耦後的電流控制方法；研究了全階自適應觀測器的轉速估算方法以及基於比例諧振PR調節器的電流控制方案。（5）研究轉矩和效率最佳化的感應電機全速度域電流分配方法，針對調節器參數及控制研究了基於神經網路的自適應PI控制器，實現了對傳統PI控制器中參數的自適應估計，同時研究了遞歸神經網路（RNN）控制器的設計。 本項目共發表學術論文17篇，其中SCI論文收錄論文5篇，EI收錄會議論文7篇，中文核心期刊論文4篇，申請發明專利8項，已授權專利4項。協作指導博士研究生3人，指導培養碩士研究生13人，完成相關的學位論文16篇。本項目建立了電流最佳化控制與多目標最佳化理論之間的聯繫紐帶，為解決實際工程套用中的不同目標評價的多目標最佳化問題提供了理論依據和指導。
