陈自然
- 作品数：4 被引量：80H指数：3
- 供职机构：天津大学电气与自动化工程学院更多>>
- 发文基金：天津市自然科学基金更多>>
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- 基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制被引量：65
- 2006年
- 开关磁阻电机(SRM)因其结构简单、工作可靠、效率高、成本低等优点使之成为当前极具竞争力的一种调速电动机。但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重。如何更好地对开关磁阻电机的转矩进行控制,抑制转矩脉动也成为了近年来研究的热点。针对这一问题,提出了一种基于基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制方法。利用从SRM动态模型仿真中产生的数据来对RBF神经网络进行离线训练,使之学习不同转速和转矩下的优化电流波形,再将训练好的RBF网络用于电机的转矩控制中,完成不同转速下,转矩、位置到电流的非线性映射。最后通过瞬时电流跟踪控制使电机电流跟踪参考电流,完成电机的转矩控制。该控制方法充分利用了RBF神经网络逼近、泛化能力强,运算速度快的优点,且控制过程简单,网络无需在线训练。实验结果证明,该控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动,具有控制精度高、能适应转速变化等优点。
- 夏长亮陈自然李斌
- 关键词：开关磁阻电机径向基函数神经网络动态建模
- 开关磁阻电机神经网络自适应PWM转速控制被引量：17
- 2006年
- 开关磁阻电机调速系统(SRD)作为1种交流无级调速系统以其宽广的调速范围和优越的调速性能而倍受关注。但由于开关磁阻电机高度的非线性和多变量的特点,很难建立其精确的数学模型,使得SRD的控制存在较大难度。针对这一问题,提出1种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的开关磁阻电机自适应PWM转速控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的逼近能力和快速的收敛性,将离线训练好的网络构成转速控制器,并结合网络的在线训练,让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数,使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF网络对控制对象进行在线辨识,为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。通过实验,证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。
- 夏长亮陈自然李斌
- 关键词：开关磁阻电机径向基函数神经网络在线辨识正交最小二乘法
- 开关磁阻电机RBF神经网络控制策略研究
- 开关磁阻电机(SRM)具有结构简单、体积小、重量轻、工作可靠、制造成本低等诸多优点.由它组成的开关磁阻电机调速系统(SRD)因其调速范围广,调速性能优越而引起了国内外学者的普遍关注.然而,开关磁阻电机电磁关系的高度非线性...
- 陈自然
- 关键词：开关磁阻电机神经网络动态建模在线辨识控制系统
- 文献传递
- 基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制被引量：3
- 2006年
- 针对开关磁阻电机显著的非线性特性,将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播(BP)神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统(SRD),并结合传统比例、积分和微分(PID)控制的优点,提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出,优化PID控制参数,对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性,且系统适应性强,稳定性好,响应速度和控制精度均令人满意．
- 夏长亮薛梅陈自然
- 关键词：开关磁阻电机自适应控制神经网络PID在线辨识
