改进模糊神经网络无刷直流电机控制系统设计

针对现实应用中对无刷直流电机速度控制的极高精度要求,设计了一种改进的自适应遗传算法优化的模糊神经网络控制系统,并采用离线和在线两种学习方法,实现了对无刷直流电机转速的精确控制。系统融合了模糊逻辑、神经网络和遗传算法三大智能控制理论的优点,适合于无刷直流电机这样的多变量、强耦合、非线性、时变的复杂系统。通过仿真和在某型水下航行器DSP推进控制系统上的实验表明,方法响应快、超调量小、鲁棒性强,动态特性明显优于传统PID控制。