A Novel MC-DTC Method for Induction Motor Based on Fuzzy-neural Network Space Vector Modulation

Bin-jun Cai; Xiao-hong Nian

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A Novel MC-DTC Method for Induction Motor Based on Fuzzy-neural Network Space Vector Modulation

机译：基于模糊神经网络空间矢量调制的感应电动机MC-DTC新方法

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To improve the low speed performance of the direct torque control(DTC) system. The advantages of DTC method are combined with the advantages of the matrix converter based on space vector modulation technique. The design process of the neural network controller which generating the flux reference voltage vector and fuzzy controller which applying the torque reference voltage vector were represented. This proposed novel method provides a precious input power factor control capability beside the high control performances. Furthermore, Conventional principles of DTC and space vector modulation(SVM) of matrix converter(MC) were described. The combination of the two was given in detail. Finally, the simulation and experiment research were carried out to identify the new method effectiveness. The results of induction motor control at both steady state and transient state are shown to improve the low-speed performance and strong adaptability of novel control strategy.

机译：提高直接转矩控制（DTC）系统的低速性能。 DTC方法的优点与基于空间矢量调制技术的矩阵转换器的优点相结合。给出了产生磁通参考电压矢量的神经网络控制器和应用转矩参考电压矢量的模糊控制器的设计过程。除了高控制性能外，该提议的新方法还提供了宝贵的输入功率因数控制能力。此外，还描述了DTC的常规原理和矩阵转换器（MC）的空间矢量调制（SVM）。给出了两者的结合。最后，通过仿真和实验研究确定了该方法的有效性。结果表明，感应电动机在稳态和瞬态下的控制结果均能改善新型控制策略的低速性能和较强的适应性。

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来源
《Journal of software》 |2012年第5期|p.966-973|共8页
作者
Bin-jun Cai; Xiao-hong Nian;
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作者单位

School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, China,Hunan Institute of Engineering, Xiangtan, China;

School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
DTC; MC; SVM; fuzzy-neural network; lowspeed performance;

机译：DTC;MC;SVM;模糊神经网络;低速性能;

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