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基于模糊神经网络的感应电机直接转矩控制

         

摘要

传统的直接转矩控制存在较大的转矩脉动.为了减小转矩脉动,提高控制性能,将模糊神经网络算法引入到直接转矩控制当中,设计了基于模糊神经网络的直接转矩控制系统.所采用的Takagi-Sugeno型模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点.在模糊神经网络的训练过程中,采用了一种最小二乘算法和BP算法相结合的混合算法进行学习,提高了学习速度.为了验证该算法有效性和可行性,在MATLAB/Simulink环境下建立了基于模糊神经网络的直接转矩控制系统仿真模型,进行了仿真研究.仿真结果表明采用Takagi-Sugeno型的模糊神经网络算法使直接转矩控制系统的转矩脉动明显变小,控制性能明显改善.

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