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直接转矩控制技术的研究现状与发展趋势 总被引:16,自引:1,他引:16
直接转矩控制技术是继矢量控制技术之后的一种新型高性能的交流变频调速技术,它以转矩响应快、结构简单明了、鲁棒性好等一系列优点受业界人士的广泛关注.理论研究与产品开发上,已取得了丰富的成果,并带来了巨大的经济效益,而作为新兴的技术,还存在许多不成熟、不完善的问题,如低速运行时,受电动机的参数变化影响严重;稳态运行时,脉动大.这些大大限制了直接转矩控制技术的应用范围.鉴于此,本文对直接转矩控制技术所取得的研究成果和目前存在的问题进行了总结,并提出了如何开展这项技术研究. 相似文献
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基于酸碱中和反应过程中pH值变化的动态模型,设计单神经元自适应控制器,解决化工生产过程中pH值的PID控制所存在的调节时间长、超调量大和系统抗干扰性差的问题。在相同条件下与PID控制器进行对比实验,实验结果表明单神经元自适应控制器明显改善pH值过程控制系统的动态性能,该控制系统具有较强的自适应性与鲁棒性。 相似文献
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基于自组织特征映射神经网络的聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法.以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出层神经元拓扑结构、训练步数对聚类结果的影响以及在相同拓扑结构条件下,SOFM网络模型的权值向量的调整过程.仿真结果表明:在输出层神经元节点形式为六边型条件下,输出层神经元的个数越多,SOFM网络模型的聚类结果就越准确;在相同的拓扑结构条件下,训练步数越大,SOFM网络聚类结果越准确,但过大的训练步数对于聚类结果的影响甚微. 相似文献
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基于递归型小波神经网络的感应电动机伺服驱动系统自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对感应电动机伺服驱动系统具有的多变、强耦合、慢时变等非线性特性和不确定性扰动,传统的位置速 度PID控制策略不能保证轨迹跟踪的精度和良好的动态品质的问题;保证系统对系统内部参数波动和外界不确定 性扰动具有较好的鲁棒性,在矢量控制策略的基础上,提出了基于递归型小波神经网络的自适应控制方案。神经 网络参数的在线学习机制采用delta自适应律并结合了BP算法和梯度下降法,算法简单,计算量大大减少。仿真 的结果验证了方案的有效性。 相似文献
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针对刃磨机目前普遍存在的操作复杂、刃磨工艺固化、人机交互性差等问题,对现有刃磨机工作原理进行了分析,采用基于FX1SPLC与Samkoon SA-4.3A触摸屏技术优化设计了刃磨机控制系统。不仅解决了传统刃磨效率低、刃磨质量差等问题,而且比其他刃磨工具加工精度高,保证了产品质量,提高了劳动生产率,降低了生产成本。详细介绍了该系统工作原理、硬件设计、PLC程序设计和触摸屏界面设计。通过系统测试,设定刃磨量与实际刃磨量的相对误差在0.3%范围内,表明了该控制系统工作运行可靠。 相似文献