基于ELMAN神经网络PID控制的BLDCM调速系统设计

针对无刷直流电机时变性、非线性、耦合性等特性,设计改进Elman神经网络PID控制算法。改进算法融合分层递阶思想和小生境PSO算法思想,联合优化ELMAN神经网络结构及初始化参数,解决传统控制算法收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题。引入自适应灾变因子提高寻优精度。仿真结果表明,使用改进算法优化PID控制器可使BLCDM调节时间和超调量大幅减小,响应速度加快,具备较好的动态性能和较强的鲁棒性。