永磁同步电机模糊神经网络PID控制器设计

• 作者: 肖延嗣 陈宇 鲍晟
• 来源期刊: 机械制造
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 径向基神经网络 模糊神经网络PID
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 研究·开发
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TM313
• 字数: 3118字
• 语种: 中文

摘要

随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力.为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络(FNN)自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法(RBF)对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化的影响,达到响应快、控制平稳、精确的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍晟	上海大学机电工程与自动化学院	8	33	3.0	5.0
2	陈宇	上海大学机电工程与自动化学院	8	154	6.0	8.0
3	肖延嗣	上海大学机电工程与自动化学院	2	6	1.0	2.0