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變頻器的性能要素分析

時間:2015-01-22 23:16:52來源:原創 作者:admin 點擊:
省去了矢量控制等的變換計算,系統直觀、簡潔,計算速度和精度都比矢量控制方式有所提高。即使在開環的下,也能輸出 100%的額定轉矩,對于多拖動具有負荷平衡功能。

 。4) 最優控制

  最優控制在中的應用根據要求的不同而有所不同,可以根據最優控制的理論對某一個控制要求進行個別參數的最優化。例如在高壓變頻器的控制應用中,就成功的采用了時間分段控制和相位平移控制兩種策略,以實現條件下的電壓最優波形。

  B.智能控制方式

 。1) 神經網絡控制

  神經網絡控制方式應用在變頻器的控制中,是進行比較的系統控制,對于系統的模型了解甚少,神經網絡既要完成系統辨識的功能,又要進行控制。而且神經網絡控制方式可以控制多個變頻器,在多個變頻器級聯時進行控制比較適合。但是神經網絡的層數太多算法過于都會在具體應用中帶來不少困難。

 。2) 模糊控制

  模糊控制算法用于控制變頻器的電壓和頻率,使電動機的升速時間得到控制,以避免升速過快對電機使用壽命的影響以及升速過慢影響工作效率。模糊控制的關鍵在于論域、隸屬度以及模糊級別的劃分,這種控制方式尤其適用于多輸入單輸出的控制系統。

  (3) 專家系統

  專家系統是所謂 “專家”的經驗進行控制的一種控制方式,,專家系統中要建立一個專家庫,存放的專家信息,還要有推理機制,以便于根據已知信息尋求理想的控制結果。專家庫與推理機制的設計是尤為重要的,關系著專家系統控制的優劣。應用專家系統既可以控制變頻器的電壓,又可以控制其電流。

 。4) 學習控制

  學習控制主要是用于重復性的輸入,而規則的 PWM信號(例如中心調制PWM)恰好滿足條件,學習控制也于變頻器的控制中[24].學習控制不了解太多的系統信息,但是1~2個學習周期,快速性較差,而且,學習控制的算法中有時實現超前環節,這用模擬器件是無法實現的,,學習控制還涉及到一個穩定性的問題,在應用時要特別注意。

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