提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储...提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。展开更多
着重研究了以无刷直流电动机(Brushless DC Motor,BLDCM)控制器为核心的小型风力提水机系统的MATLAB/Simulink仿真模型。阐述了无刷直流电动机的工作原理,对小型风力提水机控制系统进行了数学建模和仿真分析,并重点对BLDCM转速闭环系统...着重研究了以无刷直流电动机(Brushless DC Motor,BLDCM)控制器为核心的小型风力提水机系统的MATLAB/Simulink仿真模型。阐述了无刷直流电动机的工作原理,对小型风力提水机控制系统进行了数学建模和仿真分析,并重点对BLDCM转速闭环系统的运行情况进行了仿真,验证了该系统可实现闭环调速,能根据风力大小自动提高出水量。展开更多
文摘提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。
文摘着重研究了以无刷直流电动机(Brushless DC Motor,BLDCM)控制器为核心的小型风力提水机系统的MATLAB/Simulink仿真模型。阐述了无刷直流电动机的工作原理,对小型风力提水机控制系统进行了数学建模和仿真分析,并重点对BLDCM转速闭环系统的运行情况进行了仿真,验证了该系统可实现闭环调速,能根据风力大小自动提高出水量。