基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线...
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线...
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点,在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象,且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统,要实现高精度调...
电动舵机(EMA)由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点,因而在 无人驾驶飞机(UAV)、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统,只要正确设定参 数,PID 控制器便可实现其作用,但由于舵机系统存在着非线性、时变性...
为了研究既简单又具有优良动、静态性能的逆变电源控制方案,介绍一套全新的带有自适应功能的逆变电源模糊参数自整定系统,并通过MATLAB/SIMULINK仿真实验验证了该方法能够出色满足各项苛刻性能指标要求,具有十分广阔的应用前景。 ...
交直流传动系统的自适应控制...