基于BP-RBF神经网络的永磁无刷电机控制研究
牛继高
李晨旭
徐春华
李彬
石效丽
1.中原工学院,郑州,4500072.中原工学院,郑州,4500073.中原工学院,郑州,4500074.中原工学院,郑州,4500075.中原工学院,郑州,450007
摘要：针对常规PID对永磁无刷电机这类非线性系统控制时参数难以整定、适应性差的问题,提出一种基于径向基函数神经网络在线识别与BP神经网络自适应控制相结合的控制方法,即BP-RBF神经网络自适应控制.该方法构造一个RBF网络对系统进行在线辨识,并把辨识信息传入BP网络,通过BP网络实时调节PID系数,从而完成对电机转速的自适应控制.基于Simulink仿真平台,分别将BP、BP-RBF和传统PID算法应用到永磁无刷电机的调速系统中,并对控制效果进行了仿真验证.结果表明,BP-RBF控制方法具有上升时间短、鲁棒性强、转速波动小的优点.
关键词：永磁无刷直流电机自适应控制模式识别神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：河南省科技攻关计划(172102210595)河南省高等学校重点科研项目(17A460006)
论文发表日期：2017-07-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 8-12,29 )
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