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无刷直流电机(BLDCM)的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电机调速系统速度控制器的实施方案,利用蚁群算法优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数,从而提高系统的动态响应性能。仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制。 相似文献
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基于模糊PI控制的无刷直流电机调速系统 总被引:2,自引:0,他引:2
传统无刷直流电机调速系统中的PI调节器要求对控制器参数进行严格整定,但当系统参数变化时,PI控制器的参数不能随之调整。针对这个问题,提出一种可以自整定参数的模糊PI控制方法,详细讨论了无刷直流电机的模糊PI控制原理,并设计了以dsPIC30F4011为核心的无刷直流电动机模糊PI转速控制系统。实验结果表明,基于dsPIC30F4011的无刷直流电动机模糊PI控制系统能实现平滑连续调速。 相似文献
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在分析永磁同步电动机(PMSM)数学模型的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的递归模糊神经网络(RFNN)控制器的设计方法,并应用于永磁同步电动机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中,对永磁同步电动机实现精确的速度控制.在与传统PI控制和递归模糊神经网络控制仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果. 相似文献
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针对航空航天用永磁无刷直流电动机具有非线性、不确定性等特点,常规PI控制器难以取得理想的控制效果,提出了自学习模糊PI控制算法。根据实际转速与参考转速的偏差进行控制量校正,修改控制规则,从而在线调整PI控制参数。仿真验证实验表明:自学习模糊控制器对电机负载及内部参数大范围扰动具有较强的抑制能力,系统动态响应快、无超调、稳态无误差、鲁棒性强。解决了永磁无刷直流电动机非线性、不确定性的控制问题。 相似文献