【摘 要】
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无刷直流电动机是一类极具代表性的机电一体化设备,通过现代化的控制策略能够显著优化系统的综合性能,然而传统控制理论和现代控制理论都存在一个相同的不足之处,具体来讲就
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无刷直流电动机是一类极具代表性的机电一体化设备,通过现代化的控制策略能够显著优化系统的综合性能,然而传统控制理论和现代控制理论都存在一个相同的不足之处,具体来讲就是被控对象所对应的数学模型一定要预先掌握,而在现实应用过程中,绝大部分被控对象所对应的模型十分复杂,构建数学模型存在十分突出的困难,为此本文将改进的神经网络引入到PID算法中,论文主要研究了以下几个方面(1)通过调研,说明了直流电动机的研究意义,阐述了无刷直流电机目前的研究现状和在机电领域最新的应用成果与前沿技术,引出了本课题的研究目的与研究意义;针对目前在无刷直流电机应用最广泛的神经网络算法做了综述,并详细介绍了各类神经网络算法的应用特点。(2)在分析了传统PID原理的基础上,重点研究了PID参数对电动机系统控制性能的影响,设计了应用PID算法建立了控制系统模型,通过阶跃响应分析证明其控制参数有进一步优化空间。(3)创设了一类动态学习率策略来有效的对RBM网络进行训练,此类方法可以在训练的时候逐步优化学习率,如此就避免了固定学习率导致的特征提取精度较低的问题,并一定程度上提升RBM和DBN所具有的特征向量映射能力,同时把优化之后的DBN算法应用于PID算法的改良过程中,提高了PID算法的控制响应速度;(4)最后针对无刷直流电机应控制速度建立了仿真模型,结合本文提出的控制模型,应用Simulink进行了无刷直流电机控制速度的仿真,计算了控制模型的响应速度,验证本文提出算法的可行性。
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