永磁同步电机神经网络速度控制器设计

• 作者: 康尔良 田雨
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 径向基函数神经网络 改进资源分配网络学习算法 梯度下降法 PID控制器
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TM351|TM464
• 字数: 2486字
• 语种: 中文

摘要

针对永磁同步电机非线性、多参数变化以及系统扰动等问题,将传统PID控制与具有强自适应、自学习能力的径向基函数(RBF)神经网络相结合,设计一种永磁同步电机神经网络速度控制器.用RBF神经网络自适应整定PID速度控制器参数,提高系统鲁棒性和控制精度;利用改进资源分配网络(IRAN)和梯度下降法进行离线学习和在线学习,提高RBF神经网络的运算速度.通过MATLAB仿真实验,相比于传统PID速度控制,神经网络速度控制器具有更高的控制精度,更好的调速性能和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康尔良	哈尔滨理工大学电气与电子工程学院	29	106	6.0	9.0
2	田雨	哈尔滨理工大学电气与电子工程学院	1	0	0.0	0.0