基于神经网络控制算法的励磁系统研究

传统PID算法可能在超调以及跟踪给定信号方面无法做到快速响应,但是随着人工智能以及MCU的快速发展,励磁系统可以使用其他更加智能的算法满足同步发电机的要求,从而增加系统稳定性与智能性。提出了一种使用BP神经网络算法优化的PID控制模型,其与传统PID算法相比响应速度更快,同时兼顾传统PID控制在稳定性方面的优势,在励磁系统中可以起到自动优化控制参数的作用。所提出的模型经MATLAB/Simulink仿真验证具有稳定性和更小的超调。