神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电机的鲁棒控制

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。