在高性能、高精度的控制要求条件下,针对无刷直流电机（BLDCM）利用经典比例-积分-微分（PID）无法满足相关要求的问题,提出了一种神经网络在线整定的PID控制算法,并针对神经网络的缺陷,利用粒子群算法（PSO）进行了优化,力图使BLDCM在复杂多变的情况下响应性能更好、速度波动更小。设计了BLDCM控制板,搭建了实验平台,分析了BLDCM的控制模型,建立了神经网络控制模型,结合PSO对神经网络进行改进优化。实验结果表明优化后的算法收敛速度更快,BLDCM具有更好的动态响应性能,速度波动更小。
类型: 期刊论文
作者: 田海林,宋珂炜,董铂龙,方辉
关键词: 无刷直流电机,神经网络,粒子群算法
来源: 电力电子技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 四川大学制造科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金(51175356),四川省科技支撑计划(2016GZ0187)~~
分类号: TM33
页码: 106-110
总页数: 5
文件大小: 610K
下载量: 351
本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/6755c4a2acb0e72fc209221c.html