我国目前大部分起重机的拖动电机是绕线式异步电动机，一般采用有级开环调速方法，为了适应现代化生产的要求，亟待进行技术改造，在有些应用场合，转子斩波调阻调速法是一种比较经济实用的方法。基于可控硅的绕线式电机的转子斩波调阻法是一个已经成熟的技术，为了适应电力电子技术的发展，本文探讨了基于IGBT的转子斩波调阻调速法。采用IGBT的斩波电路可以省去原来可控硅电路所需的平波电抗器和强迫关断电路，因此斩波电路结构可以得到极大的简化。文中提出了以IGBT、二极管、电阻和电解电容等四个元器件组成的斩波电路，经实验和仿真证明不仅能有效地调节转子电阻，而且同时兼有IGBT关断吸收电路的作用，能显著改善IGBT的关断轨迹。本文建立了该调速系统的准动态数学模型，首次推导出了IGBT的占空比与斩波电路等效电阻之间的非线性关系，并给出了该斩波回路的工程设计方法，确保了所选择的电阻和电容值不仅能使系统达到指定的调速范围，而且还能使IGBT在关断时避免承受功率尖峰。鉴于有些应用场合需要有轻载低速的工作点，本文在转子斩波调阻的基础上，增加了定子降压调速，推导出了定子电压的计算公式。本文还给出了该系统的动态结构框图，提出了电流环和转速环的PI调节器的设计方法，实现了起重机的无级调速和闭环控制。 为了用电路仿真软件PSPICE辅助本课题的研究工作，本文以IGBT为例研究了PSPICE中组合模型特性参数的辨识问2(X)1年上海大学博士学位论文题，并成功地将BP神经网络应用于IGBT组合模型静态特性参数的辨识，使得器件手册上的静态特性可以通过人工神经网络的运算方便地转换为相应的组合模型参数，为组合模型参数的辨识寻找到了一条捷径。 鉴于用于IGBT组合模型静态特性参数辨识的BP网络在训练时存在很多局部极小点的情况，本文提出了一种改进的自适应变步长梯度算法(IAVSG)，使网络避免了陷人局部极小点。采用该算法后，网络训练时的收敛速度大为提高。