无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点,又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点,在很多场合有广泛的应用前景,成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟,因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象,若采用传统的PID进行控制的话,那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言,它是一个多变量、强耦合的非线性系统,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因,本文以无刷直流电机为控制对象,通过分析无刷直流电机的数学模型,以BP神经网络为基础,设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上,先利用神经网络PID控制器,给出相应的控制算法,对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,有效的改善了系统的控制结果,达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性,并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间: 2013-08-04
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点,介绍了异步电机调速系统的不同控制策略,详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理:异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等,并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发,本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统,并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构,由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成;控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心,加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等,构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上,本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型,消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上,将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真,结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间: 2013-07-02
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针对目标识别问题,采取了基于协同学的模式识别理论,引入了协同神经网络并对其稳定性进行了分析,提出了基于协同神经网络对军事目标进行识别的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。
上传时间: 2013-11-02
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针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足,结合现代伺服设备的结构和故障特点,采用分层次分模块的故障诊断方式,构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型,并给出了该模型的组成和功能表述,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立及神经网络模块结构
上传时间: 2013-11-19
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在变流器故障诊断系统中,通过MATLAB对牵引变流器建立故障仿真模型,提取故障特征,对输入输出数据进行标幺化和模糊化的处理,并基于改进的动量BP神经网络算法,完成对变流器开关管开路的诊断,误差满足要求范围,结果表明:该算法收敛迅速,能避免陷入局部极值,而且准确率很高,是一种快速有效的方法。
上传时间: 2013-11-09
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基于VC开发的神经网络工具箱,能进行各种神经网络的开发与设计(annie1.5)
上传时间: 2013-12-27
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基于小波神经网络算法的流域日径流预报模型,该例程为结合型小波神经网络的例子
上传时间: 2015-07-18
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基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现,该本书对初学神经网络的读者应该比较有用。
上传时间: 2013-12-25
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基于matlab完成的神经网络源程序,包含神经网络的初始化,学习阶段和训练阶段
上传时间: 2016-05-31
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基于FPGA的神经网络硬件实现中的关键问题研究,适合用fpga研究神经网络的工程人员参考
上传时间: 2013-12-19
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