·摘 要:提出了基于正交神经网络的无刷直流电动机自适应控制器设计方案,并以永磁无刷直流电机(BDCM)构成伺服系统作为对象进行了仿真实验,研究了该控制器的控制性能.仿真表明控制器能实现被控对象模型的在线控制,并且可以较快...
基于FPGA无刷直流电机神经网络控制器设计.rar
资料详细技术说明
无刷直流电机(BLDCM)是典型的多变量、参数时变的非线性控制对像，在实际应用中，对其速度、位置、转矩等控制精度要求越来越高，而且不同的工作环境、功能需求，需要不同的专用控制器。根据BLDCM工作原理及控制特性，本文对其神经网络控制器设计及FPGA实现方法进行了研究。 本文对BP网络算法进行了分析，提出了基于BP网络的PI参数自调整方案。控制器设计过程中，采用SystemGenerator(SG)/Simulink混合建模的方法，利用标准MATLAB/Simulink库建立BLDCM本体模块，采用SG建立需要FPGA实现的控制功能模块，通过SG的Gateway模块实现SG与Simulink之间的无缝整合，在利用SG设计复杂算法的基础上，采用VHDL完成控制芯片的数据采集和设计整合工作，实现了BLDCM速度控制与电流控制单芯片集成。基于FPGA的BLDCM硬件实验平台，将串口作为FPGA控制器与PC机的通讯接口，利用MATLAB图形界面动态绘制数据曲线，对电机运行进行实时监测。 仿真和实验结果证明了该神经网络控制算法有效性。采用SG、MATLAB/Simulink与VHDL三者有机结合，可方便快捷地完成基于FPGA的算法设计与验证工作。用户可在图形环境中便捷地进行系统规划和硬件实现，充分利用计算机仿真的优越性，大大缩短了控制方案设计周期。
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