基于BP神经网络PID控制的无刷直流电动机调速系统设计-毕业论文

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1、┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊安徽工业大学毕业设计（论文）说明书***毕业设计(论文)课题名称基于BP神经网络PID控制的无刷直流电动机调速系统设计学院***专业班级***姓名***学号***起止时间：20X年2月13日至20X年6月5日共16周指导教师签字系主任签字院长签字36┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊***毕业设计（论文）说明书摘要本文以基于BP神经网络PID控制的无刷直流电机(简称BLDCM)调速系统设计为主题开展研究

2、，以期对BP神经网络控制技术和BLDCM调速控制技术的发展起到积极的作用。为了提高BLDCM调速系统的性能，本文将BP神经网络与PID有机结合，构成基于BP神经网络的参数自整定PID控制器，以克服常规PID控制存在的不足，仿真研究表明BP神经网络PID控制器优于传统PID控制器。在理论分析和仿真研究的基础上，本文采用BP神经网络PID控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。关键词：无刷直流电机PID控制BP神经网络仿真36┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊

3、┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊***毕业设计（论文）说明书AbstractWiththeexpectationtoplayapositiveroleinthedevelopmentofBPNeuralNetworkbasedcontrolandBrushlessDCMotor(BLDCM)Drives,thispaperresearchesanddesignsaPID-ControlBrushlessDCMotorDrivesbasedonBPNeuralNetwork.InOrdertoimpr

4、ovetheperformanceoftheBLDCMspeedcontrolsystem,theBPneuralnetworkandPIDorganiccombination,constituteaself-tuningPIDcontrollerbasedonBPneuralnetworkparametersinordertoovercometheshortcomingsoftheconventionalPIDcontrol,simulationstudieshaveshownthattheBPneuralnetwork

5、PIDcontrollersuperiortoconventionalPIDcontroller.Onthebasisoftheoreticalanalysisandsimulationstudies,thisarticleusestheBPneuralnetworkPIDcontrolalgorithm,asimulationstudyonthetypicalparametersoftime-varyingcontrolofnonlinearsystems.Thesimulationresultsverifythecor

6、rectnessofthemodel,andprovethesuperiorityoftheneuralnetworkcontrol.Keywords:BLDCMPIDControlBPNeuralNetworkSimulation36┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊***毕业设计（论文）说明书目录第1章绪论11.1控制理论的发展和面临的挑战11.2神经网络技术的发展与现状21.3神经网络用于控制系统的优势与前景31.4神经网络在电机控制中的应用31.5神经网络PID控制研究的

7、现状和意义41.6设计主要内容5第2章无刷直流电机原理及数学模型62.1无刷直流电机的基本组成62.2无刷直流电机的工作原理82.3无刷直流电机的数学模型102.3.1电压方程102.3.2电磁转矩方程112.3无刷直流电机的调速原理132.4小结14第3章BP神经网络PID控制方法研究153.1神经网络概述153.1.1神经元的结构模型153.1.2多种作用函数163.2神经网络控制173.2.1神经网络控制概述173.2.2神经网络控制的结构和基本原理183.2.3神经网络控制的特点193.3BP神经网络控制193.3

8、.1BP神经网络的结构193.3.2BP神经网络的学习算法203.3.3BP神经网络的不足及改进223.4BP神经网络PID控制器基本原理233.4.1传统PID控制原理233.4.2基于BP神经网络的PID控制原理243.5神经网络PID控制器基本结构253.6基于BP神经网络的PID控制算法263.