基于BP神经网络和遗传算法的永磁同步电机控制系统

• 作者: 何志琴 李昌奇 郑自伟
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 BP神经网络 遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 微机应用
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TM351
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2020.06.010

摘要

永磁同步电机因其优越的性能得到广泛应用.针对双闭环控制器参数整定困难导致控制效果不佳的问题,提出一种基于BP神经网络和遗传算法的PI控制器参数离线整定方法.以永磁同步电机系统实验数据来训练BP神经网络,选择预测精度较高模型的输出作为遗传算法的输入.利用遗传算法的优点进行迭代寻优,得到永磁同步电机控制系统动态性能最优化的PI控制器参数.仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,本方法系统响应速度快,超调量较小,控制效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何志琴		56	119	6.0	8.0
2	李昌奇		3	1	1.0	1.0
3	郑自伟		1	0	0.0	0.0