基于神经网络的接触器速度闭环控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，首先采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；接着采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；最后利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制。本发明专利技术引入神经网络技术建立接触器神经网络（ANN）模型，无需接触器具体的结构及材料参数，更不需要对磁路进行简化处理及非饱和假设，仅通过简单的训练过程即可完成任何接触器模型的构建，从而输出高精度的位移信息；在此基础上构建接触器的速度闭环控制方案，对动铁心的运动速度进行闭环控制。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的接触器速度闭环控制方法
本专利技术涉及电器控制领域，特别是一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法。
技术介绍
接触器作为一种常见的电磁开关广泛应用于各种工业控制领域中，其性能指标直接影响控制系统的安全、稳定。传统接触器在运行中存在诸多缺陷，如：难以实现交直流通用，且工作电压范围窄，在临界吸合电压下铁心会产生持续的振动，导致触头熔焊；对电压跌落较为敏感，激磁电压低于释放值5～10ms即可引起触头分断，影响接触器在石油、化工等连续生产系统中的运行可靠性；存在线圈操作过电压，影响与线圈并联的其他电气设备的运行可靠性，为此增加的过电压抑制电路又引入了额外的保持功耗。近年来国内外学者提出了各种接触器智能控制方案，改善了传统接触器存在的不足：1、接触器高压直流起动、低压直流保持的控制方案。在接触器起动过程中施加一较高的直流电压进行强激磁，使接触器可靠起动，起动完成后施加一较低的直流电压，使接触器维持可靠的低压保持状态，在此基础上采用分段强激磁的优化控制方案来实现起动过程动铁心的“软着陆”控制，减少触头弹跳。2、接触器PWM电压闭环控制技术。采用改造后的Buck拓扑作为线圈驱动电路本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；步骤S2：采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；步骤S3：利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；步骤S2：采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；步骤S3：利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：采用霍尔电压传感器及霍尔电流传感器对线圈激磁电压、线圈激磁电流进行采样，并采用下式积分得到磁链：ψ＝∫(ucoil-icoilRcoil)；其中，ψ为磁链，ucoil为线圈激磁电压，icoil为线圈激磁电流，Rcoil为线圈电阻；步骤S22：将步骤S1采集得到的线圈激磁电流以及计算得到的磁链输入ANN模型，在ANN模型的非线性映射下输出准确的动...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤龙飞，许志红，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35