基于神经网络的SRM直接转矩控制系统仿真研究

• 作者: 刘春元 王勉华 王瑞
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 开关磁阻电机 直接转矩控制 神经网络 BP-PID RBF-PID
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 驱动与控制
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TM352
• 字数: 2207字
• 语种: 中文

摘要

文中采用直接转矩控制(DTC)方法有效的抑制了开关磁阻电机的转矩脉动.并将基于神经网络自适应PID控制的电机调速系统应用于该直接转矩控制系统,解决了常规PID控制器难以取得良好控制效果的问题.其中主要介绍了BP神经网络自适应PID以及RBF神经网络自适应PID控制策略的基本原理以及算法,并对比了二者的响应速度和鲁棒性.仿真结果表明,在SR电机调速系统中,利用神经网络收敛迅速的优点,两种控制器均能实现对给定转速快速、稳定的跟踪,并能适应系统参数的变化,具有良好的适应性和鲁棒性.但RBF-PID调速系统响应速度更快,更适用于实时控制的系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勉华	西安科技大学电气与控制工程学院	41	468	12.0	19.0
2	刘春元	河西学院物理与机电工程学院	10	36	4.0	5.0
3	王瑞	西安科技大学电气与控制工程学院	9	23	2.0	4.0