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bp網(wǎng)絡(luò)

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

    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(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時性強(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(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)動態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時性較強(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(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。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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng),并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,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

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:1101055045

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)PID控制方法的研究.rar

    無刷直流電機(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)展起來的。無刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡單、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、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn),在很多場合有廣泛的應(yīng)用前景,成為了國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。無刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計方法已經(jīng)比較成熟,因此對無刷直流電機(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)上有許多無法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對象和非線性控制對象,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。 對于無刷直流電機(jī)而言,它是一個多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng),固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因,本文以無刷直流電機(jī)為控制對象,通過分析無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),設(shè)計了應(yīng)用于無刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺上,先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,給出相應(yīng)的控制算法,對典型的參數(shù)時變非線性系統(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) 無刷直流電機(jī)

    上傳時間: 2013-08-04

    上傳用戶:YYRR

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

    永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強(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)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象,且其控制系統(tǒng)是一個強(qiáng)非線性、時變和多變量系統(tǒng),要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進(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)的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點(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(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時性強(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(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)動態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時性較強(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(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。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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng),并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,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

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別

    ·基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別

    標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識別

    上傳時間: 2013-06-17

    上傳用戶:brucewan

  • 基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識別

    ·基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識別

    標(biāo)簽: PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 車牌字符

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:maizezhen

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn)

    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

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:SimonQQ

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥碰撞聲信號分類

    小麥在儲藏階段由于各種災(zāi)害導(dǎo)致?lián)p失巨大,并降低了面粉質(zhì)量,及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎(chǔ),使用數(shù)字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號提取有效特征,最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類,對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應(yīng)用結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實(shí)現(xiàn)區(qū)分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。

    標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲信號 分類

    上傳時間: 2014-12-29

    上傳用戶:lxm

  • BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液位PID控制及仿真

    針對硫化鎳礦選礦浮選工業(yè)過程中液位控制進(jìn)行數(shù)學(xué)分析,建立 BP預(yù)測模型并實(shí)施多浮選槽液位控制方法,利用目前工程領(lǐng)域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,為有效抑制各槽液位擾動、實(shí)時調(diào)整各浮選槽液位和實(shí)現(xiàn)浮選指標(biāo)的提高提供了有效的途徑。仿真結(jié)果證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對解決硫化鎳礦浮選過程液位PID控制的有效性,具有廣泛應(yīng)用和推廣的價值。

    標(biāo)簽: PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 液位 控制

    上傳時間: 2014-12-29

    上傳用戶:凌云御清風(fēng)

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法PID控制器的研究與仿真

    文中將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用于參數(shù)辨識過程,結(jié)合傳統(tǒng)的 PID控制算法,形成一種改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法。該算法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)參數(shù)模型,能夠跟蹤被控對象的變化,取得較高的辨識精度。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對權(quán)系初始值敏感的缺點(diǎn),優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)系數(shù)。通過BP算法修正BP網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù),實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強(qiáng)、穩(wěn)定性好,表明了該算法的可行性與有效性。

    標(biāo)簽: PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 控制器

    上傳時間: 2013-10-08

    上傳用戶:cxl274287265

  • 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牽引變流器故障診斷

    在變流器故障診斷系統(tǒng)中,通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型,提取故障特征,對輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)幺化和模糊化的處理,并基于改進(jìn)的動量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,完成對變流器開關(guān)管開路的診斷,誤差滿足要求范圍,結(jié)果表明:該算法收斂迅速,能避免陷入局部極值,而且準(zhǔn)確率很高,是一種快速有效的方法。

    標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 牽引變流器 故障診斷

    上傳時間: 2013-11-09

    上傳用戶:familiarsmile

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