检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:朱智成 李莹[1] Zhu Zhicheng;Li Ying(School of Electrical and Information Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232000,China)
机构地区:[1]安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232000
出 处:《江苏科技信息》2018年第18期43-45,共3页Jiangsu Science and Technology Information
摘 要:文章选用一种单神经元自适应控制结构,并采用有监督的Hebb学习规则,实现了对异步电动机高阶、非线性系统的单神经元PID控制。同时,使用Simulink对常规PID控制和单神经元自适应PID控制进行了仿真研究,并对比两种控制方法,探讨了电动机参数改变对系统控制品质的影响。仿真结果表明,单神经元PID控制对电动机参数的改变具有一定的鲁棒性,控制性能优良。In this paper,a single neuron adaptive control structure is selected and the Supervised Hebb Learning Rules are used to achieve single neuron PID control for high order and nolinear systems of asynchronous motors.At the same time,the Simulink is used to simulate the conventional PID control and single neuron adaptive PID control,and the influence of the change of the motor parameters on the control quality of the system is discussed by comparing the two control methods.The simulation results show that the single neuron PID control is robust to the change of system parameters,and the control performance is excellent.
关 键 词:智能控制 单神经元自适应PID 异步电动机控制
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.188.136.24