【摘 要】
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针对传统无刷直流电机调速系统中转速控制器参数不易设定、传统控制中依据反馈信号控制当前状态会产生延迟且转速预测精度较低等弊端,提出了一种改进的神经网络预测控制方法
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学电子科学学院
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针对传统无刷直流电机调速系统中转速控制器参数不易设定、传统控制中依据反馈信号控制当前状态会产生延迟且转速预测精度较低等弊端,提出了一种改进的神经网络预测控制方法。该方法将BP神经网络和预测控制相结合,并在转速预测环节利用曲率圆作为参考模型实现神经网络的训练。通过设置适当的输入层和隐含层,实现了神经网络对误差信号的有效调节,并预测出电机下一时刻的转速,从而有效地减小了控制作用的延迟时间,使非线性控制系统的参数设定具有良好的准确性,并能提高无刷直流电动机的转速预测精度和准确度。仿真结果表明,神经网络预测控制能够在1 000~3 000 r/min的调速范围内,有效改善系统的控制精度、实时性和稳定性。该方法也可应用于轧机、变频空调压缩机等调速控制系统。
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