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神经元自适应控制器在矢量控制中的应用
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作者 王纪俊 佘静 刘贤兴 《微电机》 2003年第2期31-35,共5页
感应电机矢量控制技术是通过坐标变换 ,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制。传统 PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差。神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型。为实现对交流电机快速... 感应电机矢量控制技术是通过坐标变换 ,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制。传统 PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差。神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型。为实现对交流电机快速和精确控制 ,基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器 ,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重 ,实现自适应控制。并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中 ,数字仿真实验表明 ,此方法设计的控制器可克服传统 PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足 ,鲁棒性强。该设计结构简单 。 展开更多
关键词 感应电机 矢量控制 神经元 自适应控制器 神经网络 数学模型 自适应磁链 转速控制器
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