基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應(yīng)電動機控制.pdf

1、感應(yīng)電動機是傳動系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的一種交流異步電動機，其模型具有階數(shù)高、非線性、強耦合等特點。隨著非線性理論不斷發(fā)展和電力電子技術(shù)的進步，感應(yīng)電動機引起了廣大專家和學(xué)者的關(guān)注。PID作為一種線性控制方法，其自身有其固有的缺陷，不能精確跟蹤控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制的一個重要分支，可逼近任何非線性函數(shù)，有效解決非線性系統(tǒng)建模的難題。本文將BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID進行結(jié)合，克服傳統(tǒng)PID方法的不足，并將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入系統(tǒng)控制，避免BP神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)在隱含層神經(jīng)元初值選擇上的盲目性。
　　首先，對感應(yīng)電動機的基本組成和工作原理做了詳細的介紹，在理想假設(shè)基礎(chǔ)上建立了感應(yīng)電動機的數(shù)學(xué)模型，利用傳統(tǒng)PID方法對感應(yīng)電機進行控制，通過系統(tǒng)階躍響應(yīng)和正弦跟蹤曲線，指出了PID方法的不足。
　　其次，本文對感應(yīng)電動機采用雙閉環(huán)控制，電流環(huán)采用PI控制，轉(zhuǎn)速環(huán)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。文中對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的修正方法、隱含層神經(jīng)元數(shù)目選擇和具體訓(xùn)練步驟做了介紹，構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)進行了穩(wěn)定

3、性分析。通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練調(diào)整自身權(quán)系數(shù)對PID的比例、積分和微分系數(shù)進行整定，實現(xiàn)了PID在線自整定和優(yōu)化，對感應(yīng)電動機進行控制，仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)控制能夠?qū)﹄A躍和正弦信號進行快速響應(yīng)和跟蹤，但超調(diào)仍然存在。
　　最后，本文利用小波網(wǎng)絡(luò)的逼近函數(shù)能力，實現(xiàn)感應(yīng)電動機的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，轉(zhuǎn)速控制器設(shè)計采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲目性和陷入局部極小值的缺點，通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制仿真對比表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)