無刷直流電機遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制.pdf

1、無刷直流電機(BLDCM)體積小、重量輕、效率高，又克服了有刷直流電機機械換向帶來的一系列缺點，因此在各個領域得到廣泛應用。針對本身具有時變性、非線性、強耦合等特征的無刷直流電機，高性能的調(diào)速控制方法成為一個重要的研究方向，本文研究了智能控制算法在無刷直流電機控制中的應用。 PID控制是工業(yè)控制中最常用的方法，但用其對具有復雜非線性特性的對象或過程進行控制難以達到滿意的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡控制具有非線性映射能力、學習能力和自適應能力，

2、是一種不依賴模型的控制方式，但是，神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和初始值的選取影響控制器的性能，采用反復試驗初始值的方法很難得到最優(yōu)參數(shù)的控制器，這影響了該控制器的廣泛應用。由Holland首先提出的遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種隨機搜索的全局優(yōu)化算法，該方法可以全局搜索得到最優(yōu)參數(shù)。基于遺傳算法的控制器的參數(shù)優(yōu)化成為控制器設計的一種有效方法。 針對徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)確定和隱層節(jié)點參數(shù)調(diào)節(jié)的不足，本文

3、提出了一種基于遺傳算法訓練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的無刷直流電機自適應控制方法。該方法利用遺傳算法離線訓練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和隱層節(jié)點參數(shù)，構(gòu)成速度控制器，在電機運行中通過控制器的在線修正，自適應地調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)，同時電流環(huán)迅速跟蹤給定電流的變化，達到使系統(tǒng)適應環(huán)境變化的目的。MATLAB仿真結(jié)果表明，該方法響應速度快、控制精度高，同時具有適應性好、魯棒性強等優(yōu)點。最后設計了以TWIS320F2812為核心的電機調(diào)速系統(tǒng)硬件電路，對無刷