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摘要：本发明公开了一种基于GA‑BPNN联合优化的抽蓄双馈电机直接转矩控制方法，其从四个方面完成对抽蓄DFIGD的直接转矩的控制，首先是利用抽蓄DFIG精密控制系统采集数据并建立αβ坐标下抽蓄DFIG精密控制系统的数学模型，省掉了复杂的矢量变换，从而简化了抽蓄DFIG转矩控制系统的设计和实现；然后，通过GA‑BPNN联合优化，可以对抽蓄DFIG的控制策略进行优化，使得在控制过程中减小转矩脉动和降低磁通波动幅度。随后，通过GA算法训练BPNN来学习抽蓄DFIG的动态特性，提高系统的适应能力，从而在外部扰动下具有更好的稳定性和鲁棒性。最后，在MatlabSimulink上建立仿真模型进行结果验证。

主权项：1.一种基于GA-ANN联合优化的抽蓄双馈电机直接转矩控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1在抽蓄DFIG控制系统中配置数据采集器，以得到抽蓄DFIG精密控制系统。2通过步骤1得到的抽蓄DFIG精密控制系统获取抽蓄DFIG的电气特性数据。3对步骤2获得的抽蓄DFIG的电气特性数据进行整合计算，以得到抽蓄DFIG的电气特性参数。4使用步骤3得到的抽蓄DFIG的电气特性参数获取抽蓄DFIG在dq坐标系下的磁通方程、电压方程、转矩方程，并将获得的磁通方程、电压方程、转矩方程进行整合，以得到dq坐标系下抽蓄DFIG精密控制系统的数学模型。5建立变换矩阵，根据建立的变换矩阵对步骤4获得的dq坐标系下抽蓄DFIG精密控制系统的数学模型进行处理，以得到抽蓄DFIG在αβ坐标下的磁通方程和电压方程，将获得的αβ坐标下的磁通方程和电压方程输入步骤1配置的数据采集器中，以得到αβ坐标下的转子磁通幅值、转子磁通位置角和转矩方程，并将获得的磁通方程、电压方程、转子磁通幅值、转子磁通位置角和转矩方程进行整合，以得到αβ坐标系下抽蓄DFIG精密控制系统的数学模型。6将步骤5获得的αβ坐标系下抽蓄DFIG精密控制系统的数学模型输入步骤1配置的数据采集器中，以得到抽蓄DFIG的转矩控制信号和抽蓄DFIG的磁通控制信号。7使用反向传播神经网络算法BPNN，并根据步骤5得到的转子磁通位置角、以及步骤6得到的抽蓄DFIG的转矩控制信号和抽蓄DFIG的磁通控制信号建立第一开关矢量调制器，通过得到的第一开关矢量调制器、并使用遗传算法GA获取第二开关矢量调制器，并将得到的第二开关矢量调制器与步骤1配置的数据采集器中的逆变器进行连接，以实现抽蓄DFIG的直接转矩控制。

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