【摘 要】
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针对传统神经网络PID(比例-积分-微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题,提出一种LQR优化的BP神经网
【机 构】
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长春大学计算机科学技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院,长春工业大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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吉林省科技创新专项基金(批准号:20190302026GX),吉林省发改委项目(批准号:2019C054-4).
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针对传统神经网络PID(比例-积分-微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题,提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器,用于无刷直流电机的转速控制.首先,利用BP神经网络对PID增益进行调节,提高控制器的动态适应性和鲁棒性;然后,采用LQR优化BP神经网络最优输出,使其更接近目标PID增益.仿真结果表明,该控制器有效提高了响应速度,减小了稳态误差并增强了抗干扰能力.
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