计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
10期
414-419,425
,共7页
无刷直流电机%仿真%学习规则
無刷直流電機%倣真%學習規則
무쇄직류전궤%방진%학습규칙
Brushless DC motor (BLDCM)%Simulation%Learning rule
在无刷直流电机调速系统优化控制问题的研究中,由于无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,应用传统的PID控制方法很难达到高精度控制.为解决上述问题,提出了一种将单神经元PID算法与Hebb学习规则相结合的控制策略,解决了传统的PID控制存在的鲁棒性不强的缺点,同时减小了当电机转速进入稳态时产生的抖振.Hebb学习规则的加入解决了干扰界限难以确定的问题,进一步削弱了系统的抖振.通过仿真对比得出,基于Hebb学习规则的单神经元PID控制算法应用在无刷直流电机上,能使电机调速系统具有调节时间短、超调小、鲁棒性强等优点,为直流电机调速优化提供了参考.
在無刷直流電機調速繫統優化控製問題的研究中,由于無刷直流電機是一種多變量、非線性的控製繫統,應用傳統的PID控製方法很難達到高精度控製.為解決上述問題,提齣瞭一種將單神經元PID算法與Hebb學習規則相結閤的控製策略,解決瞭傳統的PID控製存在的魯棒性不彊的缺點,同時減小瞭噹電機轉速進入穩態時產生的抖振.Hebb學習規則的加入解決瞭榦擾界限難以確定的問題,進一步削弱瞭繫統的抖振.通過倣真對比得齣,基于Hebb學習規則的單神經元PID控製算法應用在無刷直流電機上,能使電機調速繫統具有調節時間短、超調小、魯棒性彊等優點,為直流電機調速優化提供瞭參攷.
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