无刷直流电动机模糊神经网络PI控制方法

通过分析无刷直流电动机模糊PI控制的不足,在对传统模糊-PI混合控制策略进行改进的基础上,提出模糊神经网络PI控制策略。该策略是建立在用基本样条函数实现BLDCM模糊神经网络速度控制器新方法基础之上。通过调整模糊神经网络中唯一需要优化的权值系数,以达到模糊神经网络参数自动调整与寻优的目的,从而提高了系统的动态响应和鲁棒性。仿真结果表明,该方法响应快、无超调、鲁棒性强。     

永磁同步电机的模糊神经网络控制方法

在分析永磁同步电机（PMSM）数学模型的基础上，建立了控制系统的仿真模型，并提出了一种新型模糊神经网络控制方法：以基本样条函数实现PMSM模糊神经网络速度控制器的设计。基于MATLAB／Simulink的PMSM控制系统仿真平台，实现了基本样条模糊神经网络调速控制的仿真。仿真结果表明：该方法响应快、超调小、鲁棒性强，具有较优的动、静态特性。     

永磁同步电动机调速系统模糊神经网络控制的研究

文章介绍了以基本样条函数设计永磁同步电动机模糊神经网络速度控制器的方法。基于Matlab／Simulink的PMSM控制系统仿真平台，基本样条模糊神经网络调速控制的仿真结果表明：该方法响应快、超调小、鲁棒性强，具有较优的动、静态特性。     

永磁同步电机的模糊神经网络控制方法

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,建立了控制系统的仿真模型,并提出了一种新型模糊神经网络控制方法:以基本样条函数实现PMSM模糊神经网络速度控制器的设计。基于MATLAB/Simulink的PMSM控制系统仿真平台,实现了基本样条模糊神经网络调速控制的仿真。仿真结果表明:该方法响应快、超调小、鲁棒性强,具有较优的动、静态特性。     

模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器

本文针对遥感图像分类的特点，提出了一种基于模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器。该分类器采用B样条函数作为模糊隶属函数，将模糊技术与神经网络相结合，利用神经网络实现模糊推理，从而使系统具备了自适应的特性。实验结果表明，这种基于模糊B样条基函数神经网络的分类器经过训练后，可应用于遥感图像的分类，其分类精度明显高于传统的最大似然分类法。     

基于模糊系数修正BP神经网络PID的BLDCM控制系统仿真研究

常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机（BLDCM）控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。     

基于ANFIS控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机（BLDCM）因具有效率高、体积小等优点而被广泛应用于工业控制各个领域。但采用传统PID控制的电机调速器难以满足精准调速需求,所以针对BLDCM调速问题,结合PID控制设计TS模糊PID控制,且在此基础上设计了自适应模糊神经网络（ANFIS）控制。在MATLAB环境下建立BLDCM仿真模型进行仿真试验。试验结果表明,ANFIS控制器的控制性能相比于PID控制和TS模糊控制,具有响应速度快、控制精度高等优点。     

无刷直流电机控制策略的仿真研究

为改善无刷直流电机的调速性能，研究了基于模糊控制思想的模糊控制器及其在BLDCM控制系统中的应用。在Matlab仿真平台下，建立了BLDCM的模型，构建了BLDCM转速闭环控制系统，其中转速控制器分别采用了模糊控制器和普通PID控制器。仿真结果表明：与常规PID控制器相比，采用模糊控制器的优势在于转速输出无超调、响应速度快、控制精度高，具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

BLDCM自调整比例因子模糊控制系统的建模及仿真

在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,提出了一种BLDCM仿真模型建立的新方法。在Matlab中利用C MEX S-函数通过编程来实现BLDCM除速度控制模块外的其余子模块的功能,并搭建无刷直流电机模型。仿真结果表明建模方法的正确性和有效性,同时提高了仿真效率。基于所建立的BLDCM仿真模型利用S-函数建立了带自调整比例因子的模糊控制器,并将之与数字PI控制器、基本模糊控制器及Fuzzy-PI混合控制器对比仿真,仿真结果表明所建立的自调整比例因子模糊控制器具有最优的控制效果。     

基于粒子群神经网络的无刷直流电机控制方法

在高性能、高精度的控制要求条件下,针对无刷直流电机(BLDCM)利用经典比例-积分-微分(PID)无法满足相关要求的问题,提出了一种神经网络在线整定的PID控制算法,并针对神经网络的缺陷,利用粒子群算法(PSO)进行了优化,力图使BLDCM在复杂多变的情况下响应性能更好、速度波动更小。设计了BLDCM控制板,搭建了实验平台,分析了BLDCM的控制模型,建立了神经网络控制模型,结合PSO对神经网络进行改进优化。实验结果表明优化后的算法收敛速度更快,BLDCM具有更好的动态响应性能,速度波动更小。     

一种新型趋近率的无刷直流电动机伺服系统变结构控制

为提高无刷直流电动机伺服系统的快速跟踪性能,提出一种新的滑模变结构速度控制策略。为了有效抑制系统在滑模切换面上的抖振,提高系统鲁棒性,在建立无刷直流电动机模型的基础上,提出了一种PID趋近率的变结构控制策略,使切换函数以PID趋近率快速进入滑模面,有效地减小了系统的抖动。仿真及实验结果表明采用所提出的基于PID趋近率的变结构控制策略,系统基本无超调,动态响应快,跟踪性能好,且系统对参数扰动具有较强的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制法

为提高无刷直流电动机无位置传感器控制精度,提出了一种基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制新策略。该策略主要包含两个部分:一方面,利用RBF神经网络的自适应、非线性控制等优良性能,结合电机运行状态,修正神经元之间的连接权值,从而可以克服由于无刷直流电动机系统的非线性和部分参数不确定性造成精度下降的负面影响。另一方面,神经网络的输出经过滤波处理后,采用速度无关位置函数法(函数法)输出电机换相信号。该方法在转子转速由近零到高速变化的过程中,都能够对转子位置进行检测并给出换相时刻。仿真和实验表明,该策略具有优良的控制性能。     

无刷直流电机自适应模糊控制的研究

无刷直流电机(BLDCM)的高性能控制研究始终是运动控制领域中的一个重要研究方向，模糊自适应方法的提出为BLDCM控制系统的设计带来了全新的思路。基于BLDCM数学模型，利用结合自适应策略的模糊控制方法，实现转动惯量变化情形下转速的快速跟踪控制，并通过李亚普诺夫函数证明了速度控制器的稳定性。基于模块化建模工具Matlab，simulink建立BLDCM控制系统模型，采用dSPACE实时仿真环境自动生成控制回路的实时代码，构建便捷高效的在线实时控制平台。仿真及实验结果证明：控制系统运行平稳，自适应模糊策略具有良好的静、动态特性。     

一种改善BLDCM调速性能的模糊矢量控制策略

针对永磁无刷直流电机(BLDCM)在方波控制时转矩脉动大、电流畸变程度大以及反电势不稳定造成转速波动的问题,本文在分析BLDCM控制方式的基础上,将这些问题的原因归结于控制时的电流换相以及反电势并非理想方波电势。基于此,针对电动汽车BLDCM提出一种基于模糊控制的无刷直流电机矢量控制调速策略,此策略使用模糊控制器对转速误差进行调节,进而增强系统的调速性能;使用矢量控制取代方波控制,进而克服转矩脉动、电流畸变以及反电势不稳定等问题。实验结果表明,本文提出的控制策略能较好地抑制转矩脉动,并使电流以及转速更加平滑稳定。     

缝纫机控制器用无刷直流电机转矩脉动的研究

对永磁无刷直流电机的转矩脉动的产生机理进行了分析,并根据缝纫机控制器的特点,研究了缝纫机停机过程的换相转矩脉动情况。提出了利用重叠换相和定子电流定频采样相结合的办法,来抑制转矩脉动,并给出了实验结果。     

双余度舵系统中的电流均衡策略研究

以双余度舵系统为研究背景,以双余度无刷直流舵机为被控对象,讨论余度绕组电流不均衡的原因与危害。设计位置环、速度环和均流环的三环控制策略。着重讨论双余度无刷直流电动机余度绕组的电流均衡控制策略。建立双余度无刷直流电动机和舵系统的仿真模型。利用MATLAB/Simulink,对均流控制效果和舵系统性能进行仿真验证。仿真结果和实验结果表明,绕组均流控制策略设计合理,实现了双余度绕组间的电流均衡。提高了舵系统的整体性能和可靠性。舵系统跟踪曲线超调小、稳态精度高,系统整体性能优良。     

基于Internet的无刷直流电动机控制系统

将传统的无刷直流电动机控制系统速度环、电流环分别放置在Internet网络的中央控制器端和远程控制器端,通过网络形成闭环。文中给出了控制系统结构并采用DSP专用电机控制芯片和内含ARM核的网络控制芯片实现了无刷直流电动机网络控制系统的软硬件设计。实验结果表明:在网络控制系统中无刷直流电动机转速响应快速,运行平稳,证明了这种新型控制系统的有效性和可行性。     

直流无刷电机高精度电流采样系统设计

为及时、准确地采样直流无刷电机(BLDCM)绕组中的电流值,以实现电流闭环控制,针对常用的直流无刷电机电流采样方法中电路复杂,分立元件温漂严重,调整困难,可靠性低等问题,提出了一种高集成度、高精度的电流采样方案.该方案以FPGA为控制芯片,电流检测调理和A/D转换电路均采用精度高、温度稳定性好的集成芯片实现.消除了分立元件温漂大、抗干扰能力弱的缺陷.采用PWM周期中点采样法,克服了功率管开关噪声对电流采样精度的影响.实验结果表明,整个电流采样系统线性度好、精度高、实时性好,为高品质电流环控制提供了可靠保证.     

无位置传感器双绕组永磁BLDCM起动控制系统

提出了具有SVPWM控制和电流调节控制的无位置传感器双绕组无刷直流电机(BLDCM)的起动控制,其中电流调节控制采用两点式比较器控制.该起动控制方法不但能有效控制起动电流大小,而且能改善BLDCM开环起动性能.在Matlab/Simulink环境下.建立双绕组永磁BLDCM起动控制系统的仿真模型.设计了基于DSP240...