基于单神经元神经网络的无刷直流电机控制系统仿真
2021-04-13尹洪桥易文俊李璀璀王康健
科学技术与工程 2021年7期
尹洪桥, 易文俊*, 贾 芳, 李璀璀, 王康健
(1.南京理工大学瞬态物理国家重点实验室, 南京 210094; 2.中国兵器工业集团第304厂, 长治 046012)
随着电力电子技术、计算机技术、控制理论技术及传感器技术的飞速发展与应用,无刷直流电机(brushless direct current motor, BLDCM)由于其结构简单、低噪声、出力大和良好的调速性能,广泛应用在电力自动化、工业、军事、航空航天以及家用电器等行业[1-3]。无刷直流电机是指具有串励直流电机启动特性和并励直流电机调速特性的梯形波/方波直流电机,其基本结构由电机本体、功率驱动电路及位置传感器三者组成[4-5]。高性能的控制驱动器是无刷直流电机稳定运行的基础,驱动系统不仅需要快速的响应速度,而且当电机参数变化或者受到外部干扰时能够具有更快的跟踪能力。传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制算法以其结构简单、出力大、可靠性高以及易于工程实现等优点至今仍被广泛采用,但是该算法对于电机状态的估计是基于线性模型,无刷直流电机是一个多变量、强耦合的非线性复杂系统,如电枢反应的非线性、转动惯量和相电阻的变化等,使得难以用一个精确的数学表达式来描述无刷直流电机的电磁关系,所以采用常规的线性控制方法很难达到理想的控制效果[6]。因此,这就激发了众多专家学者利用各种控制理论来处理非线性工业过程。
20世纪80年代以来,在仿生学进步的基础上,控制领域提出了许多智能控制算法对无刷直流电机进行优化控制。……
登录APP查看全文
