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![基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)控制.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/dd93a7b3-7f68-41ba-965b-75c7752cfaf9/dd93a7b3-7f68-41ba-965b-75c7752cfaf91.gif)
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1、感應(yīng)電動(dòng)機(jī)是傳動(dòng)系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的一種交流異步電動(dòng)機(jī),其模型具有階數(shù)高、非線性、強(qiáng)耦合等特點(diǎn)。隨著非線性理論不斷發(fā)展和電力電子技術(shù)的進(jìn)步,感應(yīng)電動(dòng)機(jī)引起了廣大專家和學(xué)者的關(guān)注。PID作為一種線性控制方法,其自身有其固有的缺陷,不能精確跟蹤控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制的一個(gè)重要分支,可逼近任何非線性函數(shù),有效解決非線性系統(tǒng)建模的難題。本文將BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID進(jìn)行結(jié)合,克服傳統(tǒng)PID方法的不足,并將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入系統(tǒng)控制,避免BP神經(jīng)網(wǎng)
2、絡(luò)在隱含層神經(jīng)元初值選擇上的盲目性。
首先,對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的基本組成和工作原理做了詳細(xì)的介紹,在理想假設(shè)基礎(chǔ)上建立了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型,利用傳統(tǒng)PID方法對(duì)感應(yīng)電機(jī)進(jìn)行控制,通過(guò)系統(tǒng)階躍響應(yīng)和正弦跟蹤曲線,指出了PID方法的不足。
其次,本文對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)采用雙閉環(huán)控制,電流環(huán)采用PI控制,轉(zhuǎn)速環(huán)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。文中對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的修正方法、隱含層神經(jīng)元數(shù)目選擇和具體訓(xùn)練步驟做了介紹,構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)進(jìn)行了穩(wěn)定
3、性分析。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練調(diào)整自身權(quán)系數(shù)對(duì)PID的比例、積分和微分系數(shù)進(jìn)行整定,實(shí)現(xiàn)了PID在線自整定和優(yōu)化,對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行控制,仿真結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)控制能夠?qū)﹄A躍和正弦信號(hào)進(jìn)行快速響應(yīng)和跟蹤,但超調(diào)仍然存在。
最后,本文利用小波網(wǎng)絡(luò)的逼近函數(shù)能力,實(shí)現(xiàn)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,轉(zhuǎn)速控制器設(shè)計(jì)采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制,避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲目性和陷入局部極小值的缺點(diǎn),通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制仿真對(duì)比表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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