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基于神经网络的直流无刷电机控制系统 被引量:4

BLDCM Control System Based on Artificial Neural Network Method
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摘要 提出了一种直流无刷电动机的N-PI转速调节器的设计方法。在直流无刷电动机的高性能速度跟踪中,若仅采用传统的PI调节器,则难以克服系统超调和短时振荡问题。采用复合N-PI的控制方法,利用神经网络的自学习自适应功能在线调整PI控制参数。文中提出了一种模型参考自适应与神经网络相结合的控制策略,利用在线辨识技术,对参数变化实时补偿,及时修正神经网络权值的计算。最后,在Matlab/Simulink下进行了仿真,结果表明,运用这种设计方法很好地抑制了超调和振荡。 In this paper, a neural network-PI controller is proposed for controlling the speed of BLDCM in high-performance drives environment. In such environment, if PI controller is only used, there must be overregulating and instantaneous oscillation. In this paper,a multiple N-PI system is used, and online update the PI parameters with self-study and adaptive functions of a neural network. A model reference adaptive and neural network control strategy is proposed in this paper, an on-line indentification technique is used to compensate the variation of the parameters and modify the calculation of the neural netwrk's weight. The result of this control method is satisfied in Matlab/Simulink. So this method help to reduce the over-regulating and eliminate oscillation.
出处 《组合机床与自动化加工技术》 2006年第6期53-56,共4页 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
关键词 直流无刷电机 神经网络 转速控制 仿真 brushless DC motor artificial neural netwrk speed control Simulation
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献6

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  • 2薛定宇 陈阳泉.基于Matlab/Simulink的系统仿真技术及运用[M].北京:清华大学出版社,2002..
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  • 4[4]薛定宇,陈阳泉.基于Matlab/Simulink的系统仿真技术及运用.北京:清华大学出版社,2002
  • 5[5]从爽.面向Matlab工具箱的神经网络理论与运用.合肥:中国科技大学出版社,1998
  • 6[6]秦继荣,沈安俊.现代直流伺服控制技术及其仿真.北京:电子工业出版社,1999

共引文献23

同被引文献38

引证文献4

二级引证文献24

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