W火電機(jī)組 儀控分冊(cè)
上傳時(shí)間： 2013-04-15
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局域網(wǎng)最常見(jiàn)十大錯(cuò)誤及解決(一)
標(biāo)簽： 局域
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本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)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(qiáng)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(wèn)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(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)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(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)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(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、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(jī)無(wú)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(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。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(jì)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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)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(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2013-05-23
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無(wú)刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。無(wú)刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等一系列特點(diǎn)，又具有直流電機(jī)的運(yùn)行效率高、無(wú)勵(lì)磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn)，在很多場(chǎng)合有廣泛的應(yīng)用前景，成為了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。無(wú)刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟，因此對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高、易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無(wú)法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對(duì)象和非線性控制對(duì)象，若采用傳統(tǒng)的PID進(jìn)行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對(duì)于無(wú)刷直流電機(jī)而言，它是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無(wú)法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因，本文以無(wú)刷直流電機(jī)為控制對(duì)象，通過(guò)分析無(wú)刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺(tái)上，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，給出相應(yīng)的控制算法，對(duì)典型的參數(shù)時(shí)變非線性系統(tǒng)的控制進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，同傳統(tǒng)PID控制器相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強(qiáng)的魯棒性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無(wú)刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)電機(jī)的不同運(yùn)行狀況進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所建模型的正確性，并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無(wú)刷直流電機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-08-04
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永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過(guò)載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對(duì)其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)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(jī)的無(wú)位置傳感器控制成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)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(qiáng)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(wèn)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(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)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(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)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(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、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(jī)無(wú)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(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。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(jì)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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)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(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
·基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-06-17
上傳用戶：brucewan
·基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識(shí)別
標(biāo)簽： PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 車牌字符
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：maizezhen
Sparse LU Decomposition using FPGA，使用fpga實(shí)現(xiàn)lu分解的算法實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： Decomposition Sparse using FPGA
上傳時(shí)間： 2013-08-14
上傳用戶：Vici
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn):
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：SimonQQ
諸如電信設(shè)備、存儲(chǔ)模塊、光學(xué)繫統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器和基站等許多復(fù)雜繫統(tǒng)都采用了 FPGA 和其他需要多個(gè)電壓軌的數(shù)字 IC，這些電壓軌必須以一個(gè)特定的順序進(jìn)行啟動(dòng)和停機(jī)操作，否則 IC 就會(huì)遭到損壞。
上傳時(shí)間： 2014-12-24
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