基于模糊神经网络算法的永磁同步电机位置控制

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永磁同步电机凭借其控制效果好、体积小、功率因数高、转矩电流比高、自身转动惯量低等优点在工业机器人、数控机床等高精度位置控制方面得到了广泛应用。本文首先对永磁同步电机位置控制系统的研究现状和发展前景做了简要分析;然后深入分析了永磁同步电机的数学模型,结合坐标变换对比分析了永磁同步电机在坐标变换前后的数学模型,并对永磁同步电机在两相旋转d-q坐标系下数学模型进行了解耦运算;采用了id=0的控制方法,使单位电流产生最大的电磁转矩;设计了三闭环调节的永磁同步电机位置控制系统。速度环和电流环采用PI控制,根据系统位置误差和误差变化率大小设计了模糊神经网络PID位置控制器。仿真实验,验证了模糊神经网络和PI相结合的控制策略的有效性和实用性,改善了系统的位置跟踪性能,提高了控制系统的快速性和稳定性。在常规模糊神经网络的基础上,进一步提出了补偿模糊神经网络位置控制器。实验结果验证了补偿模糊神经网络控制算法在永磁同步电机位置伺服系统中的优越性和可行性。
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