电气自动化
電氣自動化
전기자동화
ELECTRICAL AUTOMATION
2013年
3期
19-21,44
,共4页
永磁同步电机%矢量控制%PID%动态模糊神经网络
永磁同步電機%矢量控製%PID%動態模糊神經網絡
영자동보전궤%시량공제%PID%동태모호신경망락
PMSM%vector control%PID%Dynamic fuzzy neural network (DFNN)
针对如何提高永磁同步电机控制系统的性能,将动态模糊神经网络(DFNN)运用到永磁同步电机调速系统中,充分利用动态模糊神经网络的学习能力与映射能力,实现模糊系统的参数和结构的在线学习.对采用这种控制器的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统进行了仿真研究.仿真结论说明采用动态模糊神经网络控制器的控制效果较传统PID控制而言,不仅响应速度快、超调小,而且具有非常好的鲁棒性.
針對如何提高永磁同步電機控製繫統的性能,將動態模糊神經網絡(DFNN)運用到永磁同步電機調速繫統中,充分利用動態模糊神經網絡的學習能力與映射能力,實現模糊繫統的參數和結構的在線學習.對採用這種控製器的永磁同步電機(PMSM)矢量控製繫統進行瞭倣真研究.倣真結論說明採用動態模糊神經網絡控製器的控製效果較傳統PID控製而言,不僅響應速度快、超調小,而且具有非常好的魯棒性.
침대여하제고영자동보전궤공제계통적성능,장동태모호신경망락(DFNN)운용도영자동보전궤조속계통중,충분이용동태모호신경망락적학습능력여영사능력,실현모호계통적삼수화결구적재선학습.대채용저충공제기적영자동보전궤(PMSM)시량공제계통진행료방진연구.방진결논설명채용동태모호신경망락공제기적공제효과교전통PID공제이언,불부향응속도쾌、초조소,이차구유비상호적로봉성.
