永磁同步电机的模糊高斯基神经网络控制  

Permanent Magnet Synchronous Motor Control Based on Fuzzy Guass Function Neural Network

作　　者：张榜英[1] 孙炜[2] 杨辉媛[1] 

机构地区：[1]吉首大学物理科学与信息工程学院,吉首市416000 [2]湖南大学电气与信息工程学院,长沙市410082

出　　处：《微计算机信息》2009年第34期52-53,56,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:孙炜;项目名称:机器人视觉伺服系统的智能鲁棒控制方法研究;基金颁发部门:湖南省自然科学基金委(06JJ50121)

摘　　要：本文将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络,并将之用于永磁同步电机的控制中,利用神经网络的学习能力来达到调整模糊隶属函数和控制规则的目的,从而使控制系统得到更好的性能。仿真结果表明基于模糊高斯基函数神经网络控制的永磁同步电机控制系统与普通Fuzzy控制相比具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性。In this paper,a fuzzy neural network is presented to control PMSM system in which fuzzy logic control and neural network are combined,fuzzy inference is realized by neural network,and Guass function is used as the membership function.The learning ability of neural network is used for the purpose of adjusting the membership function and the control rules,so that the control system can perform better. The simulation results show that the permanent magnet synchronous motor control system based on the fuzzy neural network control has quicker response speed,higher steady accuracy and better robustness.

关 键 词：模糊神经网络 高斯基函数 永磁同步电机 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]