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1、分類(lèi)號(hào):TP273密級(jí):——單位代碼:]魚(yú)359學(xué)號(hào):—0404042—5100143套肥戈母火警HefeiUniversityofTechnology碩士學(xué)位論文MASTERDISSERTATIoNo論文]題目:基于單神經(jīng)元PID的永磁同步電動(dòng)機(jī)速度控制器設(shè)計(jì)學(xué)位類(lèi)別:學(xué)歷碩士學(xué)科專(zhuān)業(yè):(工程領(lǐng)域)鱉創(chuàng)堡迨生蕉魚(yú)蜓塑作者姓名:陳曼導(dǎo)師姓名:蔓鎖塞副教授完成時(shí)間:壘塑墨曼旦——PermanentMagnetSynchronousMoto
2、rDriveWithSingleNenronPIDSpeedControllerAbstractRecently,withtheadvancesinpermanentmagneticmaterials,semiconductorpowerdevicesmanufacturingtechniquesandcontroltheories,thepermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)driveobtaini
3、ngpopularityinmotioncontrolapplicationsPMSMsarewidelyusedinhighperformanceservoapplicationsbecauseofitscompactsize,highairgapfluxdensityandhightorque/inertiaratioBut,somemachineparameters(forexamplerotorresistance)anddra
4、gloadparameters(forexamplemomentofinertia)alwayschangewiththedifferentworkconditionsAllthecontroltheoriesbasedontheclassicalcontroltheoryandmoderncontroltheoryfacethesameproblems,inwhichtheyalldependonthemotormodel,andwh
5、enthesystemsufferedtheinfluencesofparametersvaryinganddisturbance,itsperformancewillbemuchaffectedSo,itisaninevitabletrendthatintroducesintelligentcontroltheoryintoACmotorcontrol,becauseitcangetridofthedependenceofcontro
6、lplants’modelandhasfeasibilityandrobustnessforprocessingtheuncertaintyandinexactproblemsPIDcontroliswidelyadoptedinindustrialfieldsbecauseofitssimplestructure,highreliabilityandeasilyimplementationConventionalPIDcontroll
7、erhasgoodcontroleffectiftheparametersofsystemmodelhavenotbigvariation,butwhencontrolledplanthashighnonlineartraitandhighuncertainty,PIDcontrolcan’tachievegoodresultNeuralnetwork,asoneofmoderninformationprocesstechnologie
8、s,hasvariousadvantagesinmanyapplicationsNeuralnetworkcontrolbecamearegardedresearchdirectionincontroltheorySingleneuronPIDControltheorycombinestheadvantagesofConventionalPIDcontrolwithneuralnetworkcontrolandhasthecharact
9、eristicsofsimpleconfiguration,easilyregulation,parametercanselfstudyandselfadaptInthispaperbasedonanalyzingofneuralnetwork,singleneuronPIDcontrolanditsireprovedstructureareintroducedAndbasedonthemodelingofPMSM,thesinglen
10、euronPIDspeedcontrollerwithadvancedHebbsupervisingstudyandsingleneuronspeedcontrollerbased011RBFneuralnetworkidentificationarestudiedandsimulatedbymatlabTheresultsdemonstratethatthesingleneuronPIDspeedcontrollerisimprove
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