针对传统无刷直流电机(brushless direct current motor, BLDCM)无位置传感器控制在低速起动阶段由于反电动势幅值较小导致换相信号精度下降,进而引发换相失败的问题,本文提出了一种基于河马算法优化BP神经网络的无感控制方法。该方法...针对传统无刷直流电机(brushless direct current motor, BLDCM)无位置传感器控制在低速起动阶段由于反电动势幅值较小导致换相信号精度下降,进而引发换相失败的问题,本文提出了一种基于河马算法优化BP神经网络的无感控制方法。该方法以电机三相电压与电流信号为输入,构建非线性映射模型,实现对电机精确换相信号的估算。仿真结果表明,本文提出的基于河马优化算法的BP神经网络无位置传感器控制策略在无刷直流电机系统中表现出良好的性能。能够实现准确的换向信号估计,具备快速、平稳的调速特性,系统动态响应良好。展开更多
无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)是一种非线性的系统,传统比例积分(proportional-integral,PI)控制存在响应速度慢、动态性能差等问题。针对无刷直流电机运行过程的精准控制存在系统不确定性问题,通过将时变论域、...无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)是一种非线性的系统,传统比例积分(proportional-integral,PI)控制存在响应速度慢、动态性能差等问题。针对无刷直流电机运行过程的精准控制存在系统不确定性问题,通过将时变论域、变积分逻辑、区间二型模糊集合综合判断与模糊比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制规则相结合,提出了一种新型的二型模糊变积分PID控制器,解决了传统PI控制与一型模糊控制的转速跟踪不足、容易偏离目标转速等问题。仿真结果表明,将二型模糊变积分PID控制算法应用在双闭环调速系统中,获得了更快的转速响应速度、更强的鲁棒性以及更小的超调量,所提方法为无刷直流电机系统提供了新的控制思路。展开更多
文摘针对传统无刷直流电机(brushless direct current motor, BLDCM)无位置传感器控制在低速起动阶段由于反电动势幅值较小导致换相信号精度下降,进而引发换相失败的问题,本文提出了一种基于河马算法优化BP神经网络的无感控制方法。该方法以电机三相电压与电流信号为输入,构建非线性映射模型,实现对电机精确换相信号的估算。仿真结果表明,本文提出的基于河马优化算法的BP神经网络无位置传感器控制策略在无刷直流电机系统中表现出良好的性能。能够实现准确的换向信号估计,具备快速、平稳的调速特性,系统动态响应良好。
文摘无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)是一种非线性的系统,传统比例积分(proportional-integral,PI)控制存在响应速度慢、动态性能差等问题。针对无刷直流电机运行过程的精准控制存在系统不确定性问题,通过将时变论域、变积分逻辑、区间二型模糊集合综合判断与模糊比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制规则相结合,提出了一种新型的二型模糊变积分PID控制器,解决了传统PI控制与一型模糊控制的转速跟踪不足、容易偏离目标转速等问题。仿真结果表明,将二型模糊变积分PID控制算法应用在双闭环调速系统中,获得了更快的转速响应速度、更强的鲁棒性以及更小的超调量,所提方法为无刷直流电机系统提供了新的控制思路。
