【摘 要】
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对于永磁同步电机的矢量控制,传统的控制算法存在参数自适应整定较难,转速到达平稳时间较长、转矩波动较大、转速及转矩控制精度不高等问题.为此,将RBF神经网络融合到PID控制器中,依靠前者较快的学习收敛速度来改进参数整定,设计出RBF-PID控制器的模型.Matlab/Simulink仿真结果表明:设计的RBF-PID系统相较于传统PID控制在电机启动后到达稳态的时间提高了81.92％,受到干扰后恢复速度提高了10.87％,运行更稳定,为永磁同步电机控制系统提供了有效的控制策略.
【机 构】
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湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,445000;广州风标教育技术股份有限公司,广州510700
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对于永磁同步电机的矢量控制,传统的控制算法存在参数自适应整定较难,转速到达平稳时间较长、转矩波动较大、转速及转矩控制精度不高等问题.为此,将RBF神经网络融合到PID控制器中,依靠前者较快的学习收敛速度来改进参数整定,设计出RBF-PID控制器的模型.Matlab/Simulink仿真结果表明:设计的RBF-PID系统相较于传统PID控制在电机启动后到达稳态的时间提高了81.92％,受到干扰后恢复速度提高了10.87％,运行更稳定,为永磁同步电机控制系统提供了有效的控制策略.
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