PMSM神经网络模型参考自适应的速度控制

提出了针对永磁同步电机速度控制的神经网络模型参考自适应控制器。将模型参考自适应状态观测器和单神经元PID应用于永磁同步电机无速度传感器矢量控制中,选取永磁同步电机本体作为参考模型,电流模型为可调模型。以波波夫稳定性理论为基础确定自适应律并分析其稳定性。系统同时采用了将神经网络理论与传统PID控制理论相结合,通过结合无监督Hebb学习规则和有监督Delta学习规则提高控制器参数在线学习和优化,形成了神经网络PID控制器单取代传统PID,改善了传统PID的控制效果和鲁棒性。同时,采取了Matlab进行仿真验证可行性和有效性。

电动汽车感应电机DTC变结构双模糊控制

电动汽车感应电机传统直接转矩控制驱动系统存在转速自适应性能差和低速转矩脉动等问题。针对这些问题,提出一种基于转速、磁链和转矩变结构模糊控制的感应电机直接转矩控制驱动系统。采用速度模糊自适应PI控制实现电动汽车变负载下转速的稳定控制,采用磁链和转矩变结构模糊控制解决转矩的脉动问题。仿真和实验结果表明:该系统磁链和转矩得到了更精细的控制,降低了低速转矩脉动,同时转速模糊控制使电动汽车获得较好的驱动自适应控制性能。