基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

王群京; 姜卫东; 赵涛; 王智

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在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中,由于PI控制的滞后性,无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器-无刷直流电动机系统,提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法,通过对PWM发生器—无刷直流电动机系统动态行为的在线估计,建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab/Simulink环境建立了模型并进行了仿真,结果表明,较之PI控制器,神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。

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来源
《系统仿真学报》 |2005年第6期|1490-1493|共4页
作者
王群京; 姜卫东; 赵涛; 王智;
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作者单位

合肥工业大学电气工程与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
神经网络; 预测控制; 无刷直流电动机; PWM;

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