永磁同步电机的复合控制及参数自整定研究

查看全文 作　　者：[1]贺云波;[1]陈家俊

出　　处：《机电工程》索引2019年第36卷第9期,共6页

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51675106,U1601202);广东省自然科学基金资助项目(2016A030308016,2015A030312008);广东省R&D重点项目(2015B010133005,2015B010104006,2015B0101040088);广东省重大研发专项资助项目(2018B090906002) 摘　　要：针对常规的比例-积分-微分(PID)控制器性能不足,以及PID参数手动调整不便等问题,对前馈控制结构及径向基函数(RBF)神经网络进行了研究,提出了一种'三闭环+前馈'的复合PID控制结构。利用RBF神经网络对控制系统进行了在线辨识,结合梯度下降法对控制器的PID参数进行了自动调整,并在实验平台上进行了常规的三闭环PID控制器和'三闭环+前馈'的复合PID控制器的对比实验,以及位置环PID参数自整定的实验。研究结果表明:相比于常规PID控制结构,复合控制结构的位置响应性能提高了12%,速度响应性能提高了31%;利用RBF神经网络能够实现PID参数的自整定,且整定效果较好。 关键词：复合控制 RBF神经网络梯度下降法 PID自整定

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