基于单神经元控制器的异步电动机矢量控制

文中提出了采用单神经元智能控制器代替传统PID控制器以改善异步电动机矢量控制的性能。在分析单神经元控制器结构与控制原理的基础上,为了提高单神经元控制器的学习能力与自适应性,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,运用改进的学习与控制算法,实现单神经元控制器的参数优化与在线自动调整。采用Matlab软件建立单神经元控制器与异步电动机矢量控制模型,进行仿真研究;并将单神经元控制器的控制软件应用于异步电动机矢量系统,进行实验研究。仿真与实验结果表明,单神经元控制器可以改善异步电动机矢量控制的性能,具有较强的自适应性与鲁棒性。