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神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电机的鲁棒控制
引用本文:龚晓峰,薛琪伟.神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电机的鲁棒控制[J].电机与控制应用,2005,32(3):14-17.
作者姓名:龚晓峰  薛琪伟
作者单位:上海交通大学,上海,200240
摘    要:提出一种神经网络和模糊理论相结合的控制算法,用于永磁同步电机的控制.该算法用基于BP神经网络的PID算法作为速度控制器,实现控制系统的在线自适应调整;同时用模糊理论算法作为神经网络控制器输出的限制,实现了良好的控制动态性能.在与传统的PI控制仿真比较中,该算法显示出了较好的控制性能,对负载和电机参数的变化不再敏感,且控制器可以在误差较大的时候快速跟踪指令,而在误差较小的时候实现稳定运行.

关 键 词:同步电机  模糊控制  神经网络算法  电机控制
文章编号:1001-8085(2005)03-0014-04
修稿时间:2003年11月27

PMSM's Robust Control Using Hybrid of Artificial Neural Network and Fuzzy Algorithm
GONG Xiao-feng,XUE Qi-wei.PMSM''''s Robust Control Using Hybrid of Artificial Neural Network and Fuzzy Algorithm[J].Electric Machines & Control Application,2005,32(3):14-17.
Authors:GONG Xiao-feng  XUE Qi-wei
Abstract:A hybrid controller of artificial neural network and fuzzy algorithm to control permanent magnet synchronous motors was presented in this paper.Based on the BP neural network PID algorithm to realize online adaptive function and using the fuzzy control algorithm to limit the output of the controller to achieve good dynamic character,this controller is better than that of the traditional PI controller.
Keywords:synchronous electric machines  fuzzy control  artificial neural network  motor control
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