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基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

A novel method of single neuron PID vector control for permanent magnet synchronous motor based on RBF neural network on-line identification

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【作者】 邵伍周唐忠蔡智慧邹云屏

【Author】 SHAO Wu-zhou1,TANG Zhong2,3,CAI Zhi-hui1,ZOU Yun-ping2(1.College of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410076,China;2.College of Electrical and Electronic Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;3.College of Computer and Information Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China)

【机构】 长沙理工大学电气与信息工程学院华中科技大学电气与电子工程学院华中科技大学电气与电子工程学院 湖南长沙410076湖北武汉430074上海电力学院计算机与信息工程学院上海200090湖南长沙410076

【摘要】 提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.

【Abstract】 A novel method of single neuron PID vector control for permanent magnet synchronous motor based on RBF neural network on-line identification is presented in this paper.In order to improve traditional PI adjustor with fixed parameters,the method realizes on-line identification of parameters and speed control with the adaptive single neuron PID adjustor and RBF neural network combining.Simulation results show that the method is with high control accuracy and good dynamic features,and it is fit to speed control for permanent magnet synchronous motor.

【基金】 上海市重点学科建设项目(P1301);上海市教委科研项目(04LB02)
  • 【文献出处】 电力科学与技术学报 ,Journal of Electric Power Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2007年02期
  • 【分类号】TM341
  • 【被引频次】36
  • 【下载频次】597
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