開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的非線性和變參數(shù)特性使得采用傳統(tǒng)的PID控制很難取得較好的控制效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定的條件下可以任意精度逼近任意非線性函數(shù)且具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力。故將其與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制策略,應(yīng)用于非線性嚴(yán)重的開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī),可實(shí)現(xiàn)對(duì)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的高性能控制。同時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的非線性變換特性和高度的并行運(yùn)算能力使得其適合建立非線性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行參數(shù)預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)被控系統(tǒng)參數(shù)的預(yù)測(cè),可提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能。該文采用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分別構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNC和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNI。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNC進(jìn)行自適應(yīng)PID參數(shù)調(diào)節(jié)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNI用來(lái)建立非線性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行參數(shù)預(yù)測(cè)。為進(jìn)一步加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂速度,該文采用變學(xué)習(xí)速率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,學(xué)習(xí)速率隨收斂過(guò)程誤差的大小而自適應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整,這可大大加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的收斂速度,進(jìn)一步提高系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)快,超調(diào)小,穩(wěn)態(tài)精度高,魯棒性強(qiáng),有較強(qiáng)的抗擾動(dòng)能力,具有較好的控制效果。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2007,(03)北大核心EI

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)電壓PWM控制方式
2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)
    2.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
    2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)經(jīng)典的增量數(shù)字PID控制算式可表示如下
    2.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)模型
    2.4 學(xué)習(xí)速率的自適應(yīng)調(diào)整
    2.5 離線訓(xùn)練與在線訓(xùn)練
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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