基于模糊变步长神经网络的永磁同步电机控制系统

发布时间：2017-09-26 20:45

  本文关键词：基于模糊变步长神经网络的永磁同步电机控制系统

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【摘要】：永磁同步电机在传统工业生产、调速系统中应用较为广泛,但是该电机拥有非线性、强耦合、多变量等特性,使系统的响应能力和抗干扰能力降低。为保证系统平稳的运行,本文将RBF神经网络辨识器应用到永磁同步电机控制系统中,并使用模糊逻辑优化神经网络的学习步长,提高了RBF神经网络的辨识精度。仿真结果表明,这种优化后的神经网络辨识器对永磁同步电机速度控制有着良好的运行性能,比以往的传统PID控制转速超调量更小,更快地趋于平稳。
【作者单位】： 广西师范大学电子工程学院;
【关键词】： 永磁同步电机 学习步长 神经网络 模糊控制
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51367005)
【分类号】：TM341;TP183
【正文快照】： 0引言永磁同步电机(PMSM)具有功率因数高、重量轻、结构简单、维护费用低、耗能低等优点,比传统电机有着更突出的应用前景[1-3]。以往电机控制系统中较多的使用数字PID控制器,PID控制算法简单易实现,计算量小,有较好的鲁棒性。然而,现在的被控对象多为非线性系统或拥有未知的

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本文编号：925665