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基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机控制

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无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)以其高功率密度、高可靠性等优点而广泛应用于各种场合.电机驱动器对控制性能有很大的影响,驱动器采用常规的PID算法难以获得满意的控制效果.为了获得良好的控制性能,本文提出了模糊算法与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络相结合的控制策略.设计了一个四层的神经网络,调整模糊逻辑控制器的输入和输出参数,以参考速度与反馈速度的偏差作为控制的输入,参考电流值作为控制的输出,使得控制系统具备自适应能力.通过仿真和实验对常规PID控制和模糊RBF神经网络算法分别进行了比较,结果表明所提出的方法具有更好的静态和动态响应性能,具有较强的鲁棒性.

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来源
《2015微特电机及驱动技术创新与发展论坛》|2015年|76-80|共5页
会议地点西安
作者
WANG Xiaoyuan; 王晓远; FU Tao; 傅涛;
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作者单位

中国电工技术学会;

中国电气工业协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM33:TM301.2;
关键词
无刷直流电机; 驱动器; 控制性能; 模糊算法; 径向基函数;

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