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基于模糊神经网络的永磁同步电机伺服系统研究
文献摘要：
永磁同步电机具有非线性、强耦合的特性,常规的矢量控制方法难以对其进行精确控制.此外,电机系统易受负载扰动影响,从而产生转速和电磁转矩波动.针对转速环参数固定会导致系统响应速度慢、超调量大的问题,文中提出了一种模糊径向基神经网络PID控制策略,用以替代矢量控制系统中转速环PID控制.将神经网络和模糊控制相结合,基于增量式PID控制方式,利用梯度下降优化算法动态调整转速环中的PID参数.系统模型仿真结果表明,模糊神经网络PID控制的电机系统超调量较小,相较于常规PID控制,新模型在低速和高速运行的启动时间分别缩短了66.7％和75.9％,动态响应更快,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力.利用DSP搭建了实验平台,实验结果也证明了该控制方法的有效性.
文献关键词：
永磁同步电机;伺服系统;模糊控制器;矢量控制;径向基神经网络;增量式PID;梯度下降法;转矩脉动
中图分类号：
作者姓名：
王培宇;马立新
作者机构：
上海理工大学 机械工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]王培宇;马立新-.基于模糊神经网络的永磁同步电机伺服系统研究)[J].电子科技,2022(06):83-88
A类：
B类：
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AB值：
0.330472
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