典型文献
基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机PID控制
文献摘要：
针对无刷直流电机在传统PID控制方式下,存在抗干扰能力差、响应速度慢以及控制精度低等问题,提出一种基于模糊径向基函数(RBF)神经网络的无刷直流电机PID控制策略.首先,利用模糊控制不需要精确数学模型的优势,能够克服传统PID对数学模型的依赖性,而模糊控制规则的制定主要取决于经验,因此,将RBF神经网络与模糊控制相结合,可以提高其自学习、自适应能力.此外,利用改进蚁群算法对模糊神经网络的参数进行初始化,避免了在传统聚类方法下陷入局部最优的困境,同时提高了模糊神经网络的收敛速度,然后将列文伯格-马夸尔特算法融入模糊神经网络,以确定神经网络的权值,并提高神经网络的训练速度.最后,在Simulink中通过仿真与其他控制策略进行对比.仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制策略相较于其他控制策略,在无刷直流电机控制系统中具有更优异的控制性能.
文献关键词：
无刷直流电机;模糊径向基函数;改进蚁群算法;LM算法;PID控制
中图分类号：
作者姓名：
顾文斌;杨生胜;王贤良;苑明海
作者机构：
河海大学 机电工程学院,江苏 常州 213022;南通河海大学 海洋与近海工程研究院,江苏 南通 226004
文献出处：
引用格式：
[1]顾文斌;杨生胜;王贤良;苑明海-.基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机PID控制)[J].计算机技术与发展,2022(08):15-19,25
A类：
模糊径向基函数
B类：
RBF,PID,控制方式,抗干扰能力,响应速度,速度慢,控制精度,精确数,模糊控制规则,自学习,自适应能力,改进蚁群算法,模糊神经网络,初始化,聚类方法,下陷,局部最优,收敛速度,伯格,夸尔,尔特,算法融入,定神,权值,高神,训练速度,Simulink,无刷直流电机控制,控制性能,LM
AB值：
0.252701
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