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188宝金博页面版: 基于:洳匠ど窬绲挠来磐降缁刂葡低

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内容提示: 第 33 卷   第 4 期2015 年 12 月    广西师范大学学报:自然科学版Journal。铮妗。牵酰幔睿纾椤。危铮颍恚幔臁。眨睿椋觯澹颍螅椋簦 : Natural。樱悖椋澹睿悖濉。牛洌椋簦椋铮睢     。郑铮欤常场。危铮矗模澹悖玻埃保担洌铮 : 10.16088 / j.issn.1001 - 6600.2015.04.004收稿日期:2015 - 06 - 20基金项目:国家自然科学基金资助项目( 51367005 )通信联系人:黄植功( 1970 —),男,广西田东人,广西师范大学副教授。 E - mail : hbypolly@qq.com基于:洳匠ど窬绲挠来磐降缁刂葡低痴砸幻,黄植功(广西师范大学 电子工程学院,广西 桂林 541004 )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:呒呕...

文档格式:PDF | 页数:5 | 浏览次数:17 | 上传日期:2016-05-01 16:21:25 | 文档星级:
第 33 卷   第 4 期2015 年 12 月    广西师范大学学报:自然科学版Journal。铮妗。牵酰幔睿纾椤。危铮颍恚幔臁。眨睿椋觯澹颍螅椋簦 : Natural。樱悖椋澹睿悖濉。牛洌椋簦椋铮睢     。郑铮欤常场。危铮矗模澹悖玻埃保担洌铮 : 10.16088 / j.issn.1001 - 6600.2015.04.004收稿日期:2015 - 06 - 20基金项目:国家自然科学基金资助项目( 51367005 )通信联系人:黄植功( 1970 —),男,广西田东人,广西师范大学副教授。 E - mail : hbypolly@qq.com基于:洳匠ど窬绲挠来磐降缁刂葡低痴砸幻,黄植功(广西师范大学 电子工程学院,广西 桂林 541004 )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:呒呕窬绲难安匠,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。斓厍饔谄轿。关键词:永磁同步电机;学习步长;神经网络;:刂浦型挤掷嗪: TM341    文献标志码: A    文章编号:1001 - 6600 ( 2015 ) 04 - 0020 - 050  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。薪虾玫穆嘲粜。然而,现在的被控对象多为非线性系统或拥有未知的数学模型,已经设定的 PID 的参数不能随着非线性的被控对象的变化而进行调整。随着系统运行,电机参数发生变化,电机的响应能力变低,鲁棒性受到很大影响,控制的效果不稳定,已经不能满足现在较高精确度的控制品质。同时日益发展的人工智能技术如:刂、神经网络和专家系统等,为精确 PID 控制提供了新的思路 [4 ] 。为了保证电机运行过程中保持良好的性能,保持控制器控制效果长时间处于最佳状态,本文引入径向基函数( RBF )神经网络来优化电机控制效果, RBF 神经网络与 BP 神经网络相比,其具有更加良好的逼近能力,可以映射复杂的非线性关系,本文通过辨识被控对象的未知项,在此基础上运用 RBF 神经网络自整定 PID 参数,根据文献[5 ]可知,神经网络的学习步长对神经网络优化 PID 的效果影响较大,而后结合永磁同步电机自身特性,利用:刂朴呕 RBF 神经网络的学习步长,通过误差和误差变化率来组建:嬖,实现学习步长的实时变化与逼近,获得更优异的转速响应,并不会出现超调现象。最后对 PMSM 控制系统进行仿真,验证了所用方法的有效性。1。校停樱 数学模型假设在理想条件下,在 d 、q 旋转坐标下,建立永磁同步电机数学模型[ 6 ] :定子电压方程为:u d = R s i d + dφ d / d t - ω e φ q ,u q = R s i d + dφ q / d t - ω e φ d烅烄烆。(1 )

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