基于BP神经网络和遗传算法的永磁同步电机控制系统

摘要：

永磁同步电机因其优越的性能得到广泛应用.针对双闭环控制器参数整定困难导致控制效果不佳的问题,提出一种基于BP神经网络和遗传算法的PI控制器参数离线整定方法.以永磁同步电机系统实验数据来训练BP神经网络,选择预测精度较高模型的输出作为遗传算法的输入.利用遗传算法的优点进行迭代寻优,得到永磁同步电机控制系统动态性能最优化的PI控制器参数.仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,本方法系统响应速度快,超调量较小,控制效果更好.

关键词：永磁同步电机、BP神经网络、遗传算法、参数优化

所属期刊栏目：41

分类号：TP183;TM351(自动化基础理论)

资助基金：黔科合LH字[2017]7229;黔科合基础[2018]1029

在线出版日期：2021-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：39-43