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基于BP神经网络在线辨识的开关磁阻电机神经网络自适应PID控制 被引量:3

PID Controller of Back Propagation Neural Network Control for SRM Based on BP Neural Network on-line Identification
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摘要 基于开关磁阻电机的高度非线性的电磁特性,固定参数的PID调节器无法得到理想的控制性能指标,该文提出了一种基于BP神经网络在线辨识的SRM神经网络PID自适应控制新方法。实验结果表明,利用BP神经网络来构成开关磁阻电机的神经网络自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。 Based on SRM high nonlinear electromagnetism characteristics, PID controller with fixed parameter can't achieve good performance index. This paper presents a novel approach of back propagation neural network PID adaptive control for SRM based on BP neural network on-line identification. Experiments show that the method useed BP neural network to construct the adaptive controller of SRM has the advantages of simple construction, adaptability and robustness.
作者 吴建
出处 《电气自动化》 2009年第2期33-34,42,共3页 Electrical Automation
关键词 开关磁阻电机 BP神经网络 PID控制 switched reluctance motor back propagation neural network PID controller
  • 相关文献

参考文献4

  • 1樊继东,马志源.SRM控制技术研究现状[J].煤矿机械,2005,26(12):6-8. 被引量:3
  • 2陈昊,刘迪吉.国外开关磁阻电动机近期研究动向[J].中小型电机,1994,21(1):54-59. 被引量:7
  • 3S. K. Panda, GA. J. Amaratunga. Waveform detection techniques for indirect rotor position sensing of switched reluctance motor drives, Part I Analysis and Part II Experimental Results. IEE Proc. 1993, 140(1): 80-96.
  • 4G. R. Dunlop, J. D. Marvelly. Evaluation of a self-commutated switched reluctance motor. Proc. of Int. Conf. on Electric Machines and Drives, 1987:317 -320.

二级参考文献5

共引文献8

同被引文献11

引证文献3

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