永磁同步電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正速度控制系統(tǒng).pdf

1、永磁同步電機(jī)由于具有體積小、重量輕、轉(zhuǎn)速平穩(wěn)、動態(tài)響應(yīng)較快、轉(zhuǎn)矩控制簡單以及過載能力強(qiáng)等一些優(yōu)點(diǎn)而受到廣大研究者的青睞并被廣泛運(yùn)用到現(xiàn)代交流調(diào)速系統(tǒng)中。然而永磁同步電機(jī)本身是一個非線性、多變量、強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)，傳統(tǒng) PID速度控制器很容易受到電機(jī)的參數(shù)變化與負(fù)載干擾等一些不確定因素影響。因此在速度控制精度要求較高且負(fù)載波動大的情況下，傳統(tǒng) PID控制器已經(jīng)難以達(dá)到永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的高性能控制要求。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能

2、力，通常用于解決非線性系統(tǒng)的復(fù)雜控制問題。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的日益成熟與發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)控制領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。BP網(wǎng)絡(luò)是發(fā)展較早的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，但是因其訓(xùn)練速度慢等問題，難以滿足系統(tǒng)的實(shí)時控制要求，因此其應(yīng)用受到一定的限制。而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用合適的訓(xùn)練算法時，能達(dá)到學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強(qiáng)、實(shí)時性高的要求?；谝陨显?，本文重點(diǎn)研究一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正PID的永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)速控制方法，滿足對永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的高

3、性能控制要求。本文將 RAN學(xué)習(xí)算法與梯度下降學(xué)習(xí)算法結(jié)合訓(xùn)練 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以得到學(xué)習(xí)速度快，動態(tài)性能好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后通過訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力來校正 PID的三個參數(shù)，實(shí)現(xiàn)PMSM的速度高性能跟蹤控制。
　　為了驗證該方案的可行性，本文在 MATLAB/SIMULINK仿真環(huán)境下建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正的永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)仿真模型，對電機(jī)在負(fù)載擾動以及轉(zhuǎn)速突變的情況下進(jìn)行仿真研究，并與傳統(tǒng) PI