简介:在双闭环直流调速系统中采用了一种采用单个神经元的自适应控制方案,此方案将克服传统双闭环直流调速系统的缺陷,使系统具有很好的动、静性能和强鲁棒性。神经元是神经网络的微处理单元,由神经元构成的控制器结构简单新颖、经济实用,并可实现系统无模型控制。控制器具有自组织、自学习能力和强鲁棒性,其品质优于常规控制器。
简介:提出了一种直流无刷电动机的N-PID转速调节器的设计方法。在直流无刷电动机的高性能速度跟踪中,若仅采用传统的PID调节器,则难以克服系统超调和短时振荡问题,采用复合N-PID的控制方法,利用神经网络的自学习自适应功能在线调整PID控制参数。介绍了基于数字信号处理器的直流无刷电机神经网络调速系统,仿真结果表明,运用这种设计方法很好地抑制了超调和振荡。
简介:基于后推设计方法,Nussbaum函数的性质及积分型李亚普诺夫函数,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案。通过引入示性函数,提出一种简化死区模型,取消了死区模型的倾斜度相等的条件。此外,该方法取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界。