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基于改进BP神经网络PID的无刷直流电动机速度控制的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
引进模糊归一化控制策略,在线实时地调整与收敛速度密切相关的学习速率和动量系数,克服了BP网络收敛慢和容易陷入局部最小的缺点,并将改进的BP神经网络PID算法成功应用于无刷直流电动机速度控制中。仿真结果表明,改进BP神经网络PID使收敛变得更快,而且系统具有较强的鲁棒性和自适应能力。 相似文献
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由于开关磁阻电动机磁链特性的高度非线性,在常规的解析建模方法中,由近似磁链模型导出的转矩特性的误差较大。在实测开关磁阻电动机静态磁链曲线的基础上,计算获得开关磁阻电动机的矩角特性,并且将自适应的模糊神经网络用于开关磁阻电动机的建模中,获得了良好的效果。仿真结果表明,此法对于分析开关磁阻电动机及其驱动系统在各种控制方式下的运行性能具有一定的参考价值。 相似文献
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