【摘要】：由于開關(guān)磁阻電機的非線性,常規(guī)的線性控制方法難以取得良好的效果。針對這一問題,設(shè)計了基于單神經(jīng)元PID的調(diào)速系統(tǒng),利用單神經(jīng)元的自學習、自適應(yīng)能力,通過動態(tài)調(diào)整開關(guān)磁阻電機的開通角和關(guān)斷角以控制電機的轉(zhuǎn)速,同時采用電流斬波控制以防止過流。該設(shè)計方法不需要事先采集數(shù)據(jù)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓練,實現(xiàn)簡單、響應(yīng)速度快。在Matlab中對電機空載起動、負載起動、設(shè)定轉(zhuǎn)速增加、設(shè)定轉(zhuǎn)速減少、突加負載、突卸負載等情況進行了仿真,結(jié)果表明在上述情況下,電機都能夠在設(shè)定的轉(zhuǎn)速平穩(wěn)運行。
[Abstract]:Because of the nonlinearity of switched reluctance motor, the conventional linear control method is difficult to obtain good results. In order to solve this problem, a speed regulating system based on single neuron PID is designed. The speed of the motor is controlled by dynamically adjusting the turn-on angle and turn-off angle of the switched reluctance motor by using the self-learning and adaptive ability of the single neuron. At the same time, current chopping control is used to prevent overcurrent. This design method does not need to collect the data in advance to train the artificial neural network offline, which is easy to realize and quick to respond. In Matlab, the conditions of no load starting, setting speed increasing, setting speed decreasing, sudden adding load, sudden unloading load and so on are simulated. The results show that the motor can run smoothly at the set speed under the above conditions.
【作者單位】： 山東理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：山東省自然科學基金(ZR2013012FM)
【分類號】：TM352

【共引文獻】

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