臺灣博碩士論文加值系統

本論文的研究目的是研製以數位訊號處理器為基礎使用模型預測控制,並利用遞迴式神經網路當作不確定性觀測器應用於永磁同步馬達定位控制系統。
本研究以傳統磁場導向控制法為基礎,使用設計好的模型預測控制器取代傳統PI控制器用於馬達轉子定位系統上,但模型預測控制應用於馬達驅動定位系統存在的參數不確定項是難以事先得知的,所以實際上要設計一個有效益的模型預測控制器是很困難的。
有鑑於此本論文使用遞迴式神經網路利用推導出的適應律估測馬達參數不確定項所產生的誤差並用補償的方式補償模型預測控制器來消除原本參數不確定所產生的誤差。
最後本研究已32位元浮點運算數位訊號處理器TMS320F28335完成所提出之永磁同步馬達定位驅動系統,並利用實驗比較所提出以遞迴式神經網路補償前後的結果。

The purpose of this research is to drive Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) position control system by Model Predictive Control (MPC) and Recurrent Neural Network (RNN) as an uncertainty observer base on Digital Signal Processing (DSP).
Base on traditional Field Oriented Control(FOC) structure and then design model predictive controller to replace PI controller apply to PMSM position control system . But model predictive control in PMSM position control system should know parameters of PMSM.So actually it is difficult to design an efficiency model predictive controller in real system.
This dissertation uses recurrent neural network to derive adaptive laws to estimate parameter uncertainties of PMSM and compensate MPC to eliminate the errors that caused by parameter uncertainties.
Fially, the proposed PMSM position control system is implemented in a 32-bits floating-point DSP, TMS320F28335.And compare the experimental results with before and after compensation of recurrent neural network.

中文摘要 I
ABSTRACT III
誌謝 V
目 錄 VI
圖 目 錄 VIII
表 目 錄 XI
第一章 緒 論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 3
1.3 論文大鋼 4
1.4 論文貢獻 5
第二章 永磁同步馬達介紹 7
2.1 永磁同步馬達結構 7
2.2 永磁同步馬達三項數學模型 8
2.3 座標轉換 12
2.4 空間向量脈波寬度調變 13
第三章　 永磁同步馬達控制系統硬體介紹 23
3.1 永磁同步馬達控制系統結構概述 23
3.2 TMS320F28335介紹 24
3.3 周邊功能介紹 27
3.3.1 脈波調變模組 27
3.3.2 外部中斷介紹 29
3.3.3 正交編碼器模組介紹 30
3.3.4 類比/數位轉換電路 31
3.3.5 數位/類比轉換電路 33
第四章 模型預測控制於永磁同步馬達 35
4.1 模型預測控制介紹 35
4.2 模型預測控制推導 37
4.3 模型預測控制用於永磁同步馬達定位控制 40
第五章 類神經網路設計 43
5.1 類神經網路介紹 43
5.2 遞迴式神經網路數學推導 45
第六章 模擬及實驗結果 52
6.1 永磁同步馬達控制系統實驗平台 52
6.2 模擬結果 54
6.3 實作結果 61
第七章 結論與未來展望 71
7.1 結 論 71
7.2 未來展望 71
參考文獻 73

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