基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应ＰＩＤ控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明，该直流调速系统不仅具有令人满意的静，动态性能，而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。     

单神经元PID控制器永磁同步电机调速系统

为了改进传统PID控制的永磁同步电机调速系统性能,设计了单神经元PID控制器对其进行速度控制,并结合具体研究对象和控制要求,进行了仿真分析和实验。仿真分析和实验结果表明,采用单神经元PID控制器的调速系统具有更好的启动性能、动态性能和鲁棒性,而且该控制器设计简单、参数易于调整,非常适合实际应用。     

神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用

神经网络具有自学习、自适应能力,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型.感应电动机矢量控制技术是通过坐标变换,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制.为实现对交流电机快速和精确控制,本文基于单神经元设计出用于感应电动机矢量控制的自适应磁链和转速控制器,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重,实现自适应控制.并将此设计应用于由数字信号处理器(DSP)实现的交流电机矢量控制系统中,实验表明此方法设计的控制器结构简单,易于数字化实现,控制系统动态性能良好.     

永磁同步电机单神经元自适应PID控制

通过对永磁同步电机数学模型的分析及常规控制方式的研究，利用单神经元自适应PID(Proportional Integral Differential)控制器对永磁同步电动机的转速及转矩进行调节，并进行了大量的仿真分析。研究结果表明，该控制方式具有更好的动态调节特性和自适应能力，而且控制器设计更简单，参数调整方便，易于工程应用。     

交流调速系统单神经元控制器权值初值的选择

在基于PC交流传动控制算法开发平台的基础上,将有监督单神经元控制算法应用于交流调速系统中,针对单神经元控制器权值初值的选取进行大量物理实验,得到一些有价值的结论.     

基于改进单神经元自适应PID励磁控制器

介绍了一种新型的基于改进单神经元自适应比例积分微分(PID)的励磁控制器,使神经元比例系数K在线自适应修正。在动态响应初期,误差较大,K取较大,使系统响应具有快速性;进入稳态后,K取较小,确保系统渐趋稳定。描述了该控制器控制算法。该控制器应用自学习、自适应的控制原理,具有一定处理非线性系统的能力。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中进行仿真,结果显示,改进单神经元自适应PID控制器结构简单,基本只需整定1个参数即可达到控制要求,且对于不同工况均有稳定的控制效果,体现出良好的鲁棒性。     

神经元自适应控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型 ,神经网络控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差等不足。提出了基于神经元的用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器。该设计适用于交流电机矢量控制系统 ,具有结构简单、易于实现、控制性能好、鲁棒性强等特点     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.     

交流调速系统的单神经元自适应内模控制

针对感应电机速度控制器的传统设计方法所存在的缺点,提出了单神经元自适应内模速度控制器.首先依据内模控制原理设计出内模速度控制器,该控制器具有PI结构,但只有一个可调参数,且该参数与控制系统的动态特性直接相关,再利用单神经元对此参数进行实时在线调节,实现了系统的自适应控制.在理论分析的基础上,将此控制器应用到基于数字信号处理器实现的交流电机矢量控制系统中.实验结果表明:该方法是一种有效的实时控制策略,它能使调速系统不仅具有良好的动、静态性能,而且具有很强的鲁棒性和自学习能力.     

行波超声波电机单神经元自适应控制

由于超声波电机具有非线性、时变性、强耦合等特点,增加了它的控制难度,采用PID等常规控制方法难以满足较高精度的控制需求。单神经元作为一种神经网络应用形式,具有自学习和自适应能力,而且易于实现。设计了基于低频PWM方法的单神经元自适应PID转速控制策略,构建了超声波电机自适应闭环控制装置。在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对复杂控制对象进行有效控制的不足。实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点。     

神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型。异步电机矢量控制技术是通过坐标变换 ,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制。为实现对交流电机快速和精确控制 ,本文基于单神经元设计出用于异步电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器 ,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重 ,实现自适应控制。并将此设计应用于由数字信号处理器 (DSP)实现的交流电机矢量控制系统中 ,实验表明此方法设计的控制器结构简单 ,易于数字化实现 ,控制系统动态性能良好。     

基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,本文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果.引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习.控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点.为验证其有效性,本文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果.     

基于DSP的永磁同步电机单神经元解耦控制

永磁同步电机(PMSM)是一个多变量、非线性、强耦合的被控对象,解耦控制是实现高性能控制的重要方法之一.这里基于DSP设计了PMSM单神经元解耦控制系统,并详细论述了该系统软硬件设计.实验结果表明,基于单神经元解耦的PMSM控制器实现了d,q轴电流的解耦,并且系统具有快速响应能力,几乎达到无静差、无超调的优良性能.     

基于DSP的无位置传感器永磁同步电机调速系统

利用TMS32 0F2 4 0DSP芯片设计了一套无位置传感器永磁同步电机调速系统 ,详细介绍了电机无位置传感器触发逻辑电路的设计 ,实验结果表明该系统的可行性和可靠性。     

一种基于单神经元PID控制的多相永磁同步电动机矢量控制系统

以双Y移30°六相永磁同步电动机为研究对象,从建立电机数学模型入手,为六相永磁同步电动机提出了一种基于单神经元PID自适应控制的矢量控制方法。最后给出基于Matlab/Simulink的仿真结果。仿真结果表明,该控制方法无超调,响应快,具有良好的动态特性。     

基于单神经元PI调节的直线感应电机矢量控制系统

本文设计了一套圆筒形直线感应电机驱动的电梯全数字变频控制系统,对其进行了试验.并针对此试验结果和此电机本身固有的纵向边端效应,提出一种方法建立了此电机的数学模型,对边端效应进行补偿,并设计了基于速度环单神经元PI调节的以转子磁场定向的矢量控制系统,仿真结果表明,此系统能大大提高电梯运行性能.     

基于改进型单神经元自适应PID的改性塔压力控制器

本文通过采用单神经元自适应PID控制技术来处理粉状炸药连续生产工艺中改性塔压力的控制问题,着重研究了单神经元自适应PID控制器的设计以及对算法的改进。并通过MATLAB进行了仿真,将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较,结果表明单神经元自适应PID控制效果远远优于常规PID控制算法。     

永磁同步电机变频调速矢量控制系统的研究和仿真分析

以电压空间矢量控制的基本原理和概念为基础,结合Matlab/Simulink软件包构建了永磁同步电机变频调速矢量控制系统的仿真模型,并详细给出各模型的具体参数。仿真结果显示,该方法简单,控制精度高,用于永磁同步电动机变频调速系统中具有良好动、静态性能。     

基于偏差耦合的多电机单神经元同步控制

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、高耦合的系统,而现有的多电机同步控制策略难以满足高精确度的同步控制要求。基于在d-q坐标系下的数学模型,采用id=0的转子磁场定向矢量控制方式,对正弦波永磁同步电机进行建模;基于相邻偏差耦合的控制结构,利用单神经元PID控制方法设计一种结构简单的多电机控制策略。与相邻偏差耦合的传统PID控制策略进行的对比仿真表明,该控制策略具有较高的同步精确度和较强的鲁棒性。