蚁群神经网络算法在电动车用直流电机起动过程中的应用

摘要：

电动车用直流电机控制器系统在电动车起动过程中具有非线性、快时变的特点,常规的比例一积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制方法很难满足系统非线性、参数摄动的要求,即使采用了前向神经网络算法进行PID整定,也由于结构复杂,训练速度慢等原因而很难满足实时控制的要求.于是提出了采用蚁群神经网络(ant colony algorithm neural network,ACANN)整定PID控制策略,用蚁群算法学习多层前馈(back propagation,BP)神经网络的权系,建立了基于该算法的BP神经网络训练模型,因而兼有了神经网络的广泛映射能力和蚁群算法的快速全局收敛以及启发式学习等特点,该控制策略可以补偿系统参数摄动、非线性和外界扰动对系统控制性能的影响,达到电动车平稳快速起动的目的.仿真和实验结果证明,该控制策略对电动车起动过程中电机起动电流的控制具有快速性、稳定性和鲁棒性.

关键词：电动车、直流电机、起动过程、鲁棒稳定性、蚁群神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：TM306(电机)

资助基金：黑龙江省科技攻关重点项目GB08A306

在线出版日期：2010-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：95-100