永磁同步直线电动机径向基神经网络PID控制

针对永磁同步直线电动机的初级磁链近似为常数这一特点,在d-q轴下建立了直线电动机的数学模型。直线电动机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点。常规PID控制虽然结构简单、输出稳定、易实现,但在高速高精度应用场合却不能达到理想的控制效果。提出了一种基于RBF神经网络与传统PID控制相结合的新策略,形成RBF神经网络整定PID控制,在一定程度上改进了PID控制性能。仿真结果表明,RBF神经网络PID控制具有更好的动态响应性和更加稳定的跟踪性能。     

基于积分分离的永磁同步直线电机PID控制系统

永磁同步直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点,常规PID控制器结构简单、输出稳定、易实现,在对直线电机进行控制时虽然可以使系统获得比较好的控制效果,但它对输入信号的适应性不强,在高速、高精的应用场合往往不能满足控制需要.提出了一种在速度环上用积分分离的PID控制器代替常规PID控制器的控制方法.仿真试验结果表明,积分分离PID控制器能使直线电机获得更好的控制性能.     

永磁同步直线电机RBF神经网络的PID控制

针对永磁同步直线电机的初级磁链近似为常数这一特点,在d-q轴下建立了直线电机的数学模型。直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点。常规PID控制虽然结构简单、输出稳定、易实现,但在高速高精度应用场合却不能达到理想的控制效果。提出了一种基于RBF神经网络与传统PID控制相结合的新策略,形成RBF神经网络整定PID控制,在一定程度上改进了PID控制的性能。仿真结果表明,RBF神经网络PID控制具有更好的动态响应性和更加稳定的跟踪性能。     

基于滑模变结构的永磁同步直线电机控制系统研究

永磁同步直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点,简单PID控制很难做到精确的控制.针对永磁同步直线电机PID控制动态响应慢、抗干扰能力差等不足,提出用滑模控制器代替PID控制器的控制策略.实验仿真结果表明,相对于PID控制器,滑模控制器系统在快速性及稳定性方面得到很大的提高.