无轴承异步电机BP神经网络PID控制

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针对无轴承异步电机(BIM)传统比例积分微分(PID)控制中存在最佳调节参数难以获得的问题,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)PID控制新策略。在建立BIM数学模型的基础上,建立3层BPNN PID控制器,其控制算法综合了BPNN和增量式PID两部分,将转速、位移的给定值、测量值及两者的偏差输入BPNN,通过设定性能指标函数,按照梯度下降法修正网络的权值,实现对PID控制器参数的在线调整。仿真和实验结果均表明,该控制策略不仅能快速实现转子的稳定悬浮,而且启动超调小,突加负载后转子只发生微小抖动,相比于传统的PID控制系统具有更好的动、静态性能。
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