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《华南理工大学》 2011年
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基于模糊神经网络的永磁无刷直流电动机调速系统研究

董少波  
【摘要】:无刷直流电机调速控制系统是一个多变量、强耦合的非线性系统,难以建立其精确的数学模型。而传统的PID控制依赖于系统精确的数学模型,且只适用于线性系统,在一些要求高精度、高性能的场合,PID调速已不能达到理想的控制效果。因此,研究采用新型智能化控制方法来提高电机的整体性能具有十分重要的意义。 模糊控制能够模拟人的思维方法,通过计算机来实现与人工操作相同的控制作用;神经网络控制能够模拟生物神经元的功能,具有很强的自学习、自适应、并行处理和容错能力,这两种控制方法都具有不依赖于系统的数学模型的特点。本文将二者融合起来并运用到无刷直流电动机的调速控制系统中,以期提高整个控制系统的动态稳态性能和抗干扰能力。 本文首先采用传统双环PI控制方法对电机的速度进行了控制,得出了电机转子速度曲线。然后,将模糊控制应用到电机的速度环调节中,设计了电机的模糊速度调节器,仿真结果表明该方法比传统双环PI控制具有一定的优越性。最后,通过将模糊控制和神经网络控制融合起来,取长补短,发挥二者的优点,设计了一个模糊神经网络控制器对转子速度进行控制。该控制器以BP网络为基本结构,采用Mamdani型模糊控制方法,将模糊规则、模糊变量和隶属度函数融合在网络的结构和参数中,运用BP算法来在线调节网络的权值即隶属度,从而使其具有模糊控制的模糊推理、模糊决策和神经网络的自学习、自适应和并行数据处理的能力。仿真结果表明采用模糊神经网络控制方法后,电机的动静态性能较前两种控制方法有了很大提高,速度上升很快、超调也有明显减小、电机速度也很快便稳定于额定转速,且对外加干扰也有很好的抵御效果,整个调速系统显示出很高的可靠性、稳定性和鲁棒性。 由此可得,将模糊神经网络控制应用于永磁无刷直流电动机的调速系统中,能够极大的提高系统的动态稳态性能和抗干扰能力,具有一定的理论价值。
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