论文部分内容阅读
针对无刷直流电机（BLDCM）设计了一种可在线学习的单神经元自适应比例一积分-微分（PID）智能控制器，通过有监督的Hebb学习规则调整权值，每次采样根据反馈误差对神经元权值进行调整，以实现PID3个参数的自适应。采用分段线性化方法建立BLDCM反电动势梯形波，采用滞环电流控制器实现电流调节，并在Matlab／Simulink仿真平台上搭建仿真模型，结果表明智能PID控制效果和鲁棒性皆优于常规PID，大大提高了系统的跟随性，能满足BLDCM系统对实时性的要求。