微电机
微電機
미전궤
MICROMOTORS SERVO TECHNIQUE
2014年
8期
44-47
,共4页
无刷直流电机%气隙磁密%PSO-BP神经网络%单神经元PID%仿真
無刷直流電機%氣隙磁密%PSO-BP神經網絡%單神經元PID%倣真
무쇄직류전궤%기극자밀%PSO-BP신경망락%단신경원PID%방진
brushless DC motor%flux density%PSO-BP neural network%single neuron PID%simulation
针对无刷直流电机（ BLDCM）气隙磁密非线性分布的特性，利用粒子群优化的反向传播（ PSO-BP）神经网络对气隙磁密波形进行逼近，从而建立较为精确的BLDCM模型。在此模型基础上设计了一种双闭环控制系统：转速环采用单神经元PID控制，通过改进的Hebb学习规则调整权值，以实现PID三个参数的自适应；电流环采用滞环电流控制，以实现电流调节。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型，仿真结果验证了该模型的正确性。
針對無刷直流電機（ BLDCM）氣隙磁密非線性分佈的特性，利用粒子群優化的反嚮傳播（ PSO-BP）神經網絡對氣隙磁密波形進行逼近，從而建立較為精確的BLDCM模型。在此模型基礎上設計瞭一種雙閉環控製繫統：轉速環採用單神經元PID控製，通過改進的Hebb學習規則調整權值，以實現PID三箇參數的自適應；電流環採用滯環電流控製，以實現電流調節。在Matlab/Simulink中搭建倣真模型，倣真結果驗證瞭該模型的正確性。
침대무쇄직류전궤（ BLDCM）기극자밀비선성분포적특성，이용입자군우화적반향전파（ PSO-BP）신경망락대기극자밀파형진행핍근，종이건립교위정학적BLDCM모형。재차모형기출상설계료일충쌍폐배공제계통：전속배채용단신경원PID공제，통과개진적Hebb학습규칙조정권치，이실현PID삼개삼수적자괄응；전류배채용체배전류공제，이실현전류조절。재Matlab/Simulink중탑건방진모형，방진결과험증료해모형적정학성。
For the non-linear distribution characteristic of air gap flux density of brushless DC motor , using particle swarm optimization back propagation neural network to approximate the flux density waveform in or -der to establish a more precise BLDCM model .A double-loop control system was designed based on this model: speed loop used the single neuron PID control , through improved Hebb learning rule to adjust the weights in order to realize the self-adaptation of three PID parameters; current loop used the hysteresis cur-rent control to realize the current regulation .The simulation model based on Matlab/Simulink was built , and the results verified the correctness of the model.
