基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制

被引:39
作者
夏长亮
李志强
王明超
刘均华
机构
[1] 天津大学电气与自动化工程学院
[2] 天津大学电气与自动化工程学院 天津
关键词
永磁无刷直流电机; 单神经元; 径向基函数神经网络; PID控制;
D O I
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2005.11.014
中图分类号
TM351 [永磁电机];
学科分类号
080801 ;
摘要
永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中。该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。
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页码:65 / 69
页数:5
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