無刷直流電機模糊神經(jīng)元PID算法研究.pdf

1、無刷直流電動機運行過程中往往具有非線性和不確定性,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,采用常規(guī)PID控制器難以達到理想的控制效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元具有良好的非線性映射、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,能夠有效減小系統(tǒng)參數(shù)時變性帶來的影響,而模糊控制不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,能夠克服非線性因素的影響?；谏窠?jīng)元和模糊控制的這些特點,本文將在分別研究模糊算法、神經(jīng)元與PID算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合三者優(yōu)點研究結(jié)合算法。
　　借助模糊控制和神經(jīng)元控制理論

2、,分析了PID算法的基本結(jié)構(gòu),將模糊控制、神經(jīng)元和PID控制算法相結(jié)合,用模糊控制策略在線優(yōu)化神經(jīng)元 PID算法中神經(jīng)元的比例系數(shù),構(gòu)造了模糊神經(jīng)元 PID控制模型。對階躍函數(shù)位置跟蹤的仿真結(jié)果表明,與增量PID算法、基于二次型性能指標(biāo)學(xué)習(xí)的神經(jīng)元自適應(yīng) PID算法比較,模糊神經(jīng)元PID算法具有響應(yīng)速度快、無超調(diào)和抗干擾能力強的特點。
　　研究了無刷直流電機的數(shù)學(xué)模型,建立無刷直流電機的動態(tài)方程。利用速度環(huán)和電流環(huán)的雙閉環(huán)控制策略

3、,將模糊神經(jīng)元PID算法與無刷直流電機的動態(tài)方程相結(jié)合,組成無刷直流電機控制算法。通過對無刷直流電機轉(zhuǎn)速控制的仿真結(jié)果表明,與增量PID算法、基于二次型性能指標(biāo)學(xué)習(xí)的神經(jīng)元 PID算法比較,模糊神經(jīng)元 PID算法具有調(diào)節(jié)時間短、無超調(diào)和魯棒性好的特點。
　　設(shè)計基于STM32微處理器的無刷直流電機硬件電路,編寫軟件將無刷直流電機模糊神經(jīng)元 PID算法應(yīng)用到無刷直流電機控制系統(tǒng)中。實驗結(jié)果表明,無刷直流電機模糊神經(jīng)元PID控制器具有