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基于神经网络的三电平双PWM变频器在提升机中的研究 被引量:2

Study of Three-level Double-PWM Converter in Hoist Based on Neural Networks
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摘要 为了解决电机参数的变化带来的控制失调,利用神经网络在不确定、复杂、非线性系统中控制方面的优越性,提高矢量控制系统的性能。作为矿山必备的大功率提升机,由于运行在高压大功率,而且经常启动、停车、往返变速运行,采用三电平的背靠背控制策略,可以降低输出谐波含量,提高功率因数。这种稳定的控制策略,在现场环境复杂的情况下,可以保证系统稳定、高效地运行,具有非常大的研究意义和极大的应用价值。 In order to solve the control of disorders of the motor parameters change, using neural networks in control and identification of the superiority of non-linear, complex and uncertain system, improving the performance of vector control system. High-power as mining equipment, hoist, running in the high-voltage high-power, and often start, stop, and from the variable-speed operation, the three- level back-to-back control strategy can reduce the output harmonic content, improve the power factor. This control strategy in the complex environment of the scene, can ensure the stability and efficient operation, with a very large significance and great application value.
作者 吴楠
出处 《煤矿机械》 北大核心 2013年第4期73-75,共3页 Coal Mine Machinery
关键词 神经网络 三电平 双PWM 大功率提升机 neural networks three-level double-fed high-power hoist motor
  • 相关文献

参考文献8

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二级参考文献23

共引文献40

同被引文献5

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