典型文献
基于FNN的SRM调节器参数自整定的研究
文献摘要：
开关磁阻电机因独特的双凸极结构和运行原理而具有较强的非线性,难以在整个调速区间内获得最优的控制器参数组合.神经网络控制算法和传统控制器的结合实现了控制参数的自适应调节,提高了开关磁阻电机的调速性能,抑制了转矩脉动.但是传统BP神经网络的激活函数常采用单参数的Sigmoid函数,容易陷入局部最优,影响到了控制器参数自整定的准确性.本文构建柔性神经网络以提高控制器参数自整定能力,同时结合转矩分配函数控制,提高开关磁阻电机的调速性能,抑制转矩脉动.通过和带有转矩分配函数控制的,PI控制、模糊PID控制、普通BP神经网路PID控制进行仿真对比,结果表明柔性神经网络控制方式下,开关磁阻电机具有更好的调速性能、更快的恢复速度以及更低的转矩脉动.
文献关键词：
开关磁阻电机;转速控制;参数自整定;柔性神经网络
中图分类号：
作者姓名：
邹洪建;栾茹
作者机构：
北京建筑大学 电气与信息工学院, 北京100044;建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室, 北京100044
文献出处：
引用格式：
[1]邹洪建;栾茹-.基于FNN的SRM调节器参数自整定的研究)[J].微电机,2022(11):75-81
A类：
柔性神经网络
B类：
FNN,SRM,调节器参数,参数自整定,开关磁阻电机,运行原理,调速,控制器参数,数组,神经网络控制,控制算法,控制参数,自适应调节,转矩脉动,激活函数,单参数,Sigmoid,局部最优,定能,转矩分配函数,函数控制,PID,网路,仿真对比,控制方式,机具,恢复速度,转速控制
AB值：
0.235751
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