基于数字信号处理器的无刷直流电机智能控制

在分析无刷直流电机运行原理的基础上,提出了基于TMS32OLF2407A的永磁无刷直流电机控制系统的解决方案,即将单神经元与PID控制结合应用于无刷直流电机中。仿真试验表明,采用单神经元PID控制能取得令人满意的动静态性能,具有较强的鲁棒性和自适应性,改善了电机的调速性能。     

无刷直流电机数字控制系统设计

对无刷直流电机控制系统的仿真进行详细设计,以高性能80C196KC单片机为控制核心,采用单神经元自适应PID控制算法对无刷直流电机直接数字控制系统进行了硬件和软件设计.     

四开关三相无刷直流电机智能控制研究

在分析四开关三相无刷直流电机运行原理的基础上,提出了一种四开关三相无刷直流电机双闭环智能控制系统。系统内外环均采用单神经元PID控制,转速外环采用单神经元PID控制器可以避免转速出现超调、响应速度慢,电流内环采用单神经元PID控制器可以根据参考电流快速地调节实际电流,从而改善电流的波形,实现四开关三相无刷直流电机电流的120°方波控制。通过Matlab/Simulink搭建了仿真模型,仿真结果证明了该控制策略的正确性和有效性。     

无刷直流电机无位置传感器直接转矩控制

为简化无刷直流电机控制系统结构,同时减小无刷直流电机转矩脉动,本文提出了一种无位置传感器无刷直流电机直接转矩控制方法。该方法通过在两相静止坐标系中定子磁链、转子位置角和定子电流分量之间的关系来计算转矩,采用一阶低通滤波器替代积分器,避免了积分饱和,相位和幅值不对称等问题,并结合传统的单神经元自适应PID方法,形成了一种新型的单神经元自适应PID方法。仿真和实验结果表明与传统电流控制相比,该方法具有良好的动静态特性,也验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于微粒群算法的无刷直流电机单神经元自适应控制

为提高无刷直流电机速度控制性能,提出一种基于微粒群优化算法的单神经元自适应速度控制算法,该算法利用单神经元在线调整连接权值的能力,实现无刷直流电机速度的自适应控制.针对传统单神经元权值调整规则容易陷入局部最优等不足,利用微粒群优化算法良好的全局和局部寻优能力对单神经元连接权值进行在线调整,提高了单神经元的自学习、自适应...     

基于RBF神经网络辨识的无刷直流电动机控制实验研究

由于无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的,针对传统PID 控制方法的不足,提出一种基于径向基函数RBF (Radial Basis Funct ion )神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法,并用于无刷直流电机的控制中.构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识、建立在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的.针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中.该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

无刷直流电机双闭环控制系统的建模与仿真

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,提出了一种无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件和S函数来编写功能模块,实现了电流滞环和转速单神经元PID控制的双闭调速系统仿真。仿真结果与理论分析一致,验证了该控制系统设计的合理性。此仿真模型可用以验证各种控制算法,为无刷直流电机控制系统的分析和设计提供了有效的途径。     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果.将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线凋整.实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果.     

无刷直流电机单神经元PI控制器的设计

研究了一种基于专家系统的单神经元PI控制器,并将其应用于无刷直流电机调速系统中.控制器实现了PI参数的在线调整,在具有PID控制器良好动态性能的同时,减少微分项对系统稳态运行时的影响,并较好地克服了无刷直流电机非线性、参数易变的影响.仿真结果表明,基于专家系统的单神经元PI控制器自适应能力好,响应快,鲁棒性强,系统静态和动态特性良好.     

无刷直流电动机单神经元自适应PID控制及改进

研制的无刷直流电动机单神经元自适应PID控制器，实现了在线调整PID参数的目的，克服了电动机非线性、参数易变的影响；同时引进变速控制算法对神经元比例参数K的给定进行了在线改进。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器自适应能力好，响应快．鲁棒性强．系统静态和动态特性良好，而且采用变速控制改进算法后，速度的调节器品质有所提高。     

基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制

针对传统PID调节器,在无刷直流电机的高性能速度跟踪中,难以克服系统超调和短时振荡问题,提出了一种新的无刷直流电机控制策略。即利用粒子群算法优化的模糊控制器代替传统PID控制器,对模糊控制器的三个参数地、kb、ku进行全局优化,充分发挥模糊控制器的鲁棒性。为了验证该方法的有效性,利用Matlab仿真工具进行仿真验证,观察控制系统的一阶动态响应。结果表明,系统具有很强的鲁捧性,能够很好的跟踪负载变化,动态响应快,速度跟随准确。     

无刷直流电机自抗扰控制系统建模和仿真

无刷直流电机是一个多变量、强耦合的非线性系统,经典PID控制器难以满足控制系统的性能要求。文中根据无刷直流电机的特点,提出了基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统,建立了控制系统的仿真模型,并进行了仿真研究。结果表明,自抗扰控制器对无刷直流电机模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的适应性和鲁棒性,能较好地满足控制系统的动态性能要求,不失为实际工程中一种较好的控制方案。     

模糊PID算法在无刷直流电机控制系统中的应用

工业平缝机由传统的交流异步电机驱动变为技术先进的伺服驱动已形成发展趋势.该文介绍了一种基于模糊PID算法的无刷直流电机控制系统.系统包括控制器、驱动器、永磁无刷直流电机和电磁铁4部分.文中以控制器为主线,介绍了模糊PID算法以及模糊控制规则,对控制结果进行了Simulink仿真并取得了满意的效果.     

基于模糊PID控制的永磁无刷直流电机调速系统

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量、时变系统,采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

基于花授粉算法的无刷直流电动机速度控制研究

无刷直流电动机速度控制系统离不开性能优良的PID控制器。针对PID参数的在线优化问题,引入花授粉算法,以积分平方误差作为目标函数,将优化的方法应用于PID调节,实现无刷直流电动机速度控制。仿真结果表明,与传统的PID调节系统相比,花授粉算法速度控制系统有更好的鲁棒性,响应时间更快,控制精度更高。     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.     

基于BP神经网络的无刷直流电机控制器优化设计

无刷直流电机是一个多变量、强耦合的非线性系统,用常规的线性控制方法很难达到理想的控制效果。为了克服常规PID控制方法的不足,应用了BP神经网络对速度控制器的PID参数进行了优化设计。使用MATLAB仿真结果表明,采用BP神经网络这种控制方式的无刷直流电机调速系统具有良好的动态性能和稳态精度,能达到进一步优化控制系统性能的目的。