一種新型模糊自適應(yīng)PID的控制算法,試驗證明是很有效的
標(biāo)簽: PID 模糊自適應(yīng) 控制算法
上傳時間: 2013-11-30
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基于MATLAB下SIMULINK自帶的模糊控制模塊,實現(xiàn)模糊PID控制算法。
標(biāo)簽: SIMULINK MATLAB 模糊控制 模塊
上傳時間: 2016-12-19
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自適應(yīng)廣義預(yù)測控制S函數(shù)程序,能夠直接用于SIMULINK中,進行預(yù)測控制研究
標(biāo)簽: 廣義預(yù)測控制 S函數(shù) 程序
上傳時間: 2014-01-12
上傳用戶:caiiicc
自適應(yīng)模糊PID控制的仿真文件和模糊規(guī)制
上傳時間: 2017-07-30
上傳用戶:tianjinfan
此程序是基于S3C2440控制平臺的。它主要是通過中斷實現(xiàn)開發(fā)板自帶按鍵的控制
上傳時間: 2013-12-10
上傳用戶:comua
基于模糊同步的自適應(yīng)滑模控制在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的安全通信
上傳時間: 2019-07-24
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具有執(zhí)行器故障的馬爾可夫跳躍非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)滑??刂?/p>
標(biāo)簽: 上傳時間: 2019-07-24
上傳用戶:sjjy0220
11111111111111活用自動控制,運用科學(xué)數(shù)學(xué)自然
標(biāo)簽: adaptive-control
上傳時間: 2015-03-16
上傳用戶:54333
本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射,具有很強的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力,十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,得到了較為深入的研究,其結(jié)構(gòu)簡單,需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略,建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練后,將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明,該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng),并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制
上傳時間: 2013-05-23
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點,在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象,且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng),要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)中,位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射,具有很強的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力,十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,得到了較為深入的研究,其結(jié)構(gòu)簡單,需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略,建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練后,將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明,該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng),并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制
上傳時間: 2013-07-03
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