永磁直线同步电机直接推力控制神经网络自适应PI速度控制器设计

论文摘要

提出了一种基于人工智能技术的自适应PI速度控制器来改进经典的永磁直线同步电机直接推力控制（DTFC）系统的性能。所提出的方法是应用反向传播（BP）的神经网络（N-N）来调整经典的比例积分（PI）速度控制器参数。并将传统的PI速度控制器设计方法与提出的方法进行了仿真对比。仿真结果表明,传统的DTFC控制策略基于该方法提出的N-N速度控制器可以实现更高的性能,具有响应速度快、超调量小以及鲁棒性等特点。

论文目录

• 0 引言
• 1 PMLSM的DTFC系统模型
•   1.1 PMLSM模型
•   1.2 DTFC系统建模
•     1.2.1 定子磁链的估算模块
•     1.2.2 2s坐标下电磁推力的计算模块
•     1.2.3 传统的永磁同步直线电机直接推力控制PI速度控制器 （ASR）
•     1.2.4 磁链和推力滞环调节
• 2 基于神经网络的速度PI控制器设计
•   2.1 增量式PI控制算法
•   2.2 改进的神经网络的速度控制器结构
•   2.3 神经网络的选择
• 3 永磁直线电机直接推力控制系统仿真分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔磊磊,张宏伟,邵帅帅

关键词: 神经网络,永磁直线同步电机,直接推力控制,速度控制器,自适应控制器

来源: 制造业自动化 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 河南理工大学电气工程与自动化学院

基金: 河南省自然科学基金资助项目(162300410349),河南理工大学电气学院创新人才项目(660807,016)

分类号: TM341;TP183

页码: 109-112+125

总页数: 5

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