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由于开关磁阻电动机磁路高度的非线性,采用传统PID控制存在转速超调量大、抗干扰能力差、转矩脉动大等问题。针对以上不足,提出单神经元复合PID调速的直接转矩控制技术,利用改进的单神经元PID控制器,来提高SRM的动态特性,用积分增益自适应的传统PID控制器改善SRM的静态特性。在MATLAB/Simulink环境下搭建仿真模型,仿真结果表明:基于单神经元复合PID调速的直接转矩控制技术不仅能够大大减少SRM的转矩脉动,而且提高了系统的调速性能并增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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针对采用常规PID控制器很难取得很好的控制效果,提出了单神经元PI复合控制的开关磁阻电机调速系统的新方法,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。以速度误差为系统外环输入,大偏差时采用单神经元控制,小偏差时采用PI控制。外环的输出变量为内环的目标转矩,送入60 kW三相6/4结构的开关磁阻电机直接转矩调速系统内环。仿真结果表明,这种复合控制方法解决了常规控制方法因电机数学模型难以精确确定而无法确定控制参数的问题,并克服了常规PI控制存在静差、无抗干扰能力的缺点,很好的解决了系统上升时间与超调的矛盾。 相似文献
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针对常用的传统PID控制在提高异步电动机调速性能方面存在的瓶颈问题,本文提出了一种新型的单神经元控制算法以实现异步电动机的矢量控制.在分析单神经元控制器基本工作原理的基础上,为了加快神经元权值的学习训练速度,采用梯度下降法与变步长法相结合的控制算法,并利用MATLAB软件建立新型单神经元控制器与异步电动机调速系统的仿真模型,在计算机上进行了仿真,最后在笼型异步电动机上进行了应用实验.仿真与实验表明,这种单神经元控制器具有良好的自学习与自适应能力,可以改善调速系统的动态与静态性能,提高异步电动机的跟踪能力. 相似文献
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