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永磁直線同步電機(jī)的PIDNN控制

發(fā)布時(shí)間:2017-12-26 17:01

  本文關(guān)鍵詞:永磁直線同步電機(jī)的PIDNN控制 出處:《電氣傳動(dòng)》2016年12期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:針對(duì)以永磁直線同步電機(jī)為執(zhí)行機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)容易受到端部效應(yīng)等周期性擾動(dòng)影響的問題,采用了基于PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)的控制方法,通過定義具有比例、積分、微分功能的神經(jīng)元,從而將PID控制規(guī)律融合進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中,有效地抑制端部效應(yīng)、紋波推力、齒槽力和摩擦力對(duì)系統(tǒng)的干擾。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的PID控制相比,PIDNN控制提高了系統(tǒng)的魯棒性和跟蹤性,更加實(shí)用有效。
[Abstract]:According to the permanent magnet linear synchronous motor drive system for the actuator is susceptible to end effects for periodic disturbances, the neural network based on the PID (proportional-integral-derivative neural network PIDNN) control method, by definition has a proportional integral differential function of neurons, which will be integrated into the neural network PID control law in the interference effectively restrain the end effect, the ripple, cogging force and thrust force on the system. Simulation experiments show that, compared with the traditional PID control, PIDNN control improves the robustness and tracking of the system, and is more practical and effective.
【作者單位】: 燕山大學(xué)河北省工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(20577038) 河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(10213944)
【分類號(hào)】:TM341
【正文快照】: 永磁直線同步電機(jī)(PMLSM)是一種能將電能直接轉(zhuǎn)換成直線運(yùn)動(dòng)機(jī)械能而不需要任何中間轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)的裝置,與旋轉(zhuǎn)電機(jī)相比,PMLSM在精度、快速性、耐久性等方面具有優(yōu)勢(shì)[1]。同時(shí),正是由于缺少中間環(huán)節(jié),各種干擾,如齒槽力擾動(dòng)、紋波推力擾動(dòng)等直接影響電機(jī)性能,大大降低電機(jī)的伺服性

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳宇明,金能強(qiáng);直線同步電機(jī)的磁場(chǎng)與力特性分析[J];電工電能新技術(shù);2002年01期

2 余佩瓊;陸億紅;;永磁直線同步電機(jī)的有限元分析[J];電工技術(shù);2003年12期

3 陳,

本文編號(hào):1338069


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