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时间:2017-12-07
《开关磁阻电机模糊神经网络pid转速控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第23卷第3期电力系统及其自动化学报VoI.23No.32011年6月ProceedingsoftheCSU—EPSAJun.2011开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制曾酷昭,肖强英,朱静涛(长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410004)摘要:针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数
2、学模型,控制精度高,超调量小,对干扰有较高的鲁棒性。关键词:开关磁阻电机调速系统;小脑模型神经网络;模糊控制;比例一积分一微分控制;模糊推理中图分类号:TM352文献标志码:A文章编号:1003—8930(20l】)03—0030—05FuzzyNeuralNetworkPIDSpeedControlofSwitchedReluctanceMotorZENGZhe—zhao,XIAOQiang—ying,ZHUJing—tao(SchoolofElectrical&InformationEngineering,ChangshaUniversityofScien
3、ce&Technology,Changsha410004,China)Abstract:Aimingattheproblemthattheswitchedreluctancedriveisdifficulttocontrol,thispaperproposesanewapproachbasedonfuzzyFCMACneuralnetworkPIDcontro1.ThemainideaofthenewapproachistOconstitutefuzzyFCMACneuralnetworkwiththereal—。timeadjustmentofPIDcont
4、rolparametersthroughcom—。biningMaDannidirect—rationalisticmethodwithCMACneuralnetwork.ThesimulationresultsshowthatcomparedwiththetraditionalPIDcontrolmethod,theproposedcontrolmethodgreatlyimprovesdynamicandstaticperformanceofSRD,andthatitdoesnotrequireaccuratemathematicalmodelandhas
5、highcontrolaccuracy,smallovershootsandhighrobustnesstOdisturbances.Keywords:switchedreluctancedrive(SRD);cerebellamodelarticulationcontroller;fuzzycontrol;proportionintegrationdifferentiationcontrol:fuzzyreasoning开关磁阻电机调速系统SRD(switched了其中,这些控制方法取得了一定的效果,但也都reluctancedrive)是一种新型调速系统,
6、它避免了存在一定的不足。如文献[23基于RBF神经网络与直流电机因换向所产生的换向火花和交流电机调PID结合的控制,虽然径向基函数RBF(radial速系统结构复杂、造价高等问题,具有高输出和高basisfunction)神经网络是一个局部学习的网络,的能量利用率,兼有直流调速和交流调速的优点,但小脑模型神经网络CMAC(cerebellarmodel然而,尽管其电磁原理和结构都相当简单,但开关articulationcontroller)的非线性逼近能力明显优磁阻电机调速系统是一个时变的、非线性、多变量于它;文献E3]中基于神经网络的自适应控制,利的系统,控
7、制效果也一直不是很好,迄今为止,尚未用了误差反向传播BP(backpropagation)神经网能够求得其精确的数学模型,所以采用常规的线性络作为前向神经网络的核心,虽然优化了比例一积控制器是很难满足其调速系统的动、静态性能要分一微分控制PID(proportionintegrationdiffere—求l4.5_。国内外学者针对开关磁阻电机的控制做了ntiation)控制参数,但很容易陷人全局极小点;文大量的研究l_1n],将很多智能控制方法引入到献[11]中神经网络与模糊控制的结合,虽然充分收稿日期:2010—06—17;修回日期:2010—07—16基金
8、项目:湖南省科技计划项目(2009GK
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