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变频器中常用的几种智能控制方法
2021-12-14 10:14
交流变频器使用的智能控制方法主要包括神经网络控制、模块控制、专家系统、学习控制等。在变频器控制中,智能控制在具体应用中有一些成功的例子。
(1)神经网络控制。
神经网络控制模式应用于变频器控制,通常是复杂的系统控制。此时,对系统模型知之甚少。因此,神经网络不仅要完成系统识别功能,还要进行控制。
此外,神经网络控制模式可以同时控制多个变频器,因此更适合在多个变频器级联中进行控制。然而,神经网络层数过多或算法过于复杂会给具体应用带来很多实际困难。
(2)模烧控制。
模具燃烧控制算法用于控制变频器的电压和频率,控制电机的升速时间,避免过快升速对电机使用寿命和过慢升速对工作效率的影响。模具燃烧控制的关键在于论域、隶属度和模具燃烧级别的划分,特别适用于多输入单输出的控制系统。
(3)专家系统。
专家系统是一种利用所谓专家经验进行控制的控制方法。因此,专家系统一般应建立专家数据库,存储一定的专家信息,并有推理机制,以便根据已知信息寻求理想的控制结果。专家数据库和推理机制的设计尤为重要,与专家系统控制的质量有关。专家系统的应用不仅可以控制变频器的电压,还可以控制其电流。
(4)学习控制。
学习控制主要用于重复输入,规则PWM信号(如中央调制PWM)正好满足这一条件,因此学习控制也可用于变频器控制。
学习控制不需要了解太多的系统信息,但需要1~2个学习周期,所以速度相对较差,学习控制算法有时需要实现先进环节,模拟设备无法实现,同时,学习控制也涉及稳定性问题,在应用中应特别注意。
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