永磁同步电机单神经元自适应PID控制

通过对永磁同步电机数学模型的分析及常规控制方式的研究，利用单神经元自适应PID(Proportional Integral Differential)控制器对永磁同步电动机的转速及转矩进行调节，并进行了大量的仿真分析。研究结果表明，该控制方式具有更好的动态调节特性和自适应能力，而且控制器设计更简单，参数调整方便，易于工程应用。     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

基于DSP的永磁同步电机单神经元解耦控制

永磁同步电机(PMSM)是一个多变量、非线性、强耦合的被控对象,解耦控制是实现高性能控制的重要方法之一。这里基于DSP设计了PMSM单神经元解耦控制系统,并详细论述了该系统软硬件设计。实验结果表明,基于单神经元解耦的PMSM控制器实现了d,q轴电流的解耦,并且系统具有快速响应能力,几乎达到无静差、无超调的优良性能。     

永磁同步电机前馈补偿和单神经元PID控制北大核心

针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。     

免疫PID永磁同步电机矢量控制

采用免疫PID控制器对永磁同步电机进行了调速控制。详细介绍了PMSM(Permanent Magnet Syn- chronous Motor)的矢量控制原理。最后给出PMSM模糊免疫PID控制的仿真结果。仿真结果表明,该系统具有良好的动态性能。     

永磁直线同步电机进给系统模糊PID控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)永磁体磁链为常数的特点,对其d-q轴模型进行分析,提出了永磁直线同步电机进给系统的动力学方程.结合传统PID控制和模糊控制的优点,根据永磁直线同步电机直接进给系统的非线性和可能的不确定性因素,建立PID参数自调整的推理规则,设计了永磁直线同步电机进给系统的模糊PID控制器.仿真和实验结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

永磁同步电机模糊PID参数自整定

介绍了永磁同步电机(PMSM)在 d-q 轴下的数学模型,针对传统 PID 控制器无法满足非线性、参数时变、干扰繁多的永磁同步电机伺服系统的高性能要求的问题,提出了一种利用模糊控制器实时整定 PID 控制器参数的模糊 PID 控制方法,将其应用到基于矢量控制的永磁同步电机伺服系统速度环中.仿真结果表明,相对于传统PID 控制器,新的模糊 PID 控制器对系统负载和惯量扰动具有良好的鲁棒性.     

一种基于单神经元PID控制的多相永磁同步电动机矢量控制系统

以双Y移30°六相永磁同步电动机为研究对象,从建立电机数学模型入手,为六相永磁同步电动机提出了一种基于单神经元PID自适应控制的矢量控制方法。最后给出基于Matlab/Simulink的仿真结果。仿真结果表明,该控制方法无超调,响应快,具有良好的动态特性。     

永磁同步电机动态模糊神经网络控制器设计

针对如何提高永磁同步电机控制系统的性能,将动态模糊神经网络(DFNN)运用到永磁同步电机调速系统中,充分利用动态模糊神经网络的学习能力与映射能力,实现模糊系统的参数和结构的在线学习.对采用这种控制器的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统进行了仿真研究.仿真结论说明采用动态模糊神经网络控制器的控制效果较传统PID控制而言,不仅响应速度快、超调小,而且具有非常好的鲁棒性.     

单神经元PID控制器永磁同步电机调速系统

为了改进传统PID控制的永磁同步电机调速系统性能,设计了单神经元PID控制器对其进行速度控制,并结合具体研究对象和控制要求,进行了仿真分析和实验。仿真分析和实验结果表明,采用单神经元PID控制器的调速系统具有更好的启动性能、动态性能和鲁棒性,而且该控制器设计简单、参数易于调整,非常适合实际应用。     

PMSM伺服控制系统的改进单神经元PID控制

永磁同步电动机(PMSM)交流伺服系统中含有未知复杂干扰,属于一类复杂的非线性、不确知系统,会影响PID控制算法的控制质量,无法满足伺服系统的高精度指标要求.利用神经网络对未知信息数据的自学习和自适应能力,设计出一种结合传统PID控制与单神经元自适应智能PID控制器,并针对单神经元自适应PID参数的在线学习规则进行了改进.仿真结果表明,应用了单神经元PID控制的伺服系统,不但结构简单,而且能适应环境变化,有效抑制干扰,控制精度明显改善,有较强的鲁棒性,达到了理想的控制效果.     

同步电机调速系统的神经元控制方法

为改进传统PID控制的水磁同步电机凋速系统性能,设计r单神经元PID控制器对其进行速度控制,并结合具体研究对象和控制要求,进行了大量的仿真分忻和实验。仿真分析和实验结果表明,采用单神经元PID控制器的调速系统具有更好的启动性能、动态性能和鲁棒性,向且该控制器设计简单、参数易丁调整,适合实际应用。     

基于偏差耦合的多电机单神经元同步控制

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、高耦合的系统,而现有的多电机同步控制策略难以满足高精确度的同步控制要求。基于在d-q坐标系下的数学模型,采用id=0的转子磁场定向矢量控制方式,对正弦波永磁同步电机进行建模;基于相邻偏差耦合的控制结构,利用单神经元PID控制方法设计一种结构简单的多电机控制策略。与相邻偏差耦合的传统PID控制策略进行的对比仿真表明,该控制策略具有较高的同步精确度和较强的鲁棒性。     

基于单神经元自适应PID的超声波电动机转速控制

超声波电动机是一种依靠振动和摩擦来传递运动的新型微电机.从工作原理来看,超声波电动机是一个高度非线性系统,采用经典PID控制无法取得理想的控制效果.设计一种单神经元自适应PID控制器,用于超声波电动机转速控制研究,取得较好的试验效果.     

基于PID模糊免疫的永磁同步电机调速系统

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,引入模糊控制算法和免疫反馈机理,并与传统的PID控制相结合,设计了一种新型的PID模糊免疫控制器,将其应用于永磁同步电机调速系统的控制过程当中。仿真研究表明,采用这种新型PID模糊免疫控制方式的调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,与传统PID调速系统相比具有更好的动态性能和稳态精度。     

基于DSP的永磁同步电机模糊控制系统设计

采用模糊PID控制方式,以数字信号处理器TMS320F2809为控制核心,以智能功率模块为主功率电路,设计了永磁同步电机的数字调速系统.系统控制策略采用转速和电流的双闭环结构,其中电流环采用空间矢量控制,速度反馈调节则采用模糊PID参数自整定法.通过实验比较,证明这种控制方式能有效的改善传统PID控制调速系统中快速启停及加减速时出现的速度超调过大、动态响应慢的问题.     

基于模糊PID控制和BP神经网络PID控制的永磁同步电机调速方案比较研究

采用模糊PID控制和神经网络PID的控制方式分别对永磁同步电机进行了恒负载实时调速分析,对比了研究两者的控制性能。通过在Matlab/Simulink环境下搭建仿真控制程序,分别采用两种控制方式构建对于永磁同步电机的闭环控制模型进行仿真,进行模糊PID控制和神经网络PID控制对永磁同步电机的闭环控制效果对比。经仿真结果表明,神经网络PID控制在抗扰动方面优于模糊PID控制,而模糊PID控制在实时性方面较为优势。     

基于神经网络的永磁同步电机矢量控制

采用单神经元自适应PID控制器对永磁同步电机进行了调速控制。详细介绍了PMSM(Perrnanent Magnet Synchronous Motor)的矢量控制原理。最后给出PMSM单神经元自适应PID控制的仿真结果和硬件实现方法。仿真结果表明，该系统具有良好的动态性能。