基于动态递归神经网络的异步电机速度控制研究

【摘要】：由于异步电机的多变量、非线性、强耦合、时变动态性及一些变量不可测等原因,使得异步电机的控制比较困难而复杂。矢量控制的提出替代了传统的电压与频率之比恒定的控制控制方法,大大提高了电机的动态控制效果;但在电机参数变化、外部负载扰动和对象未建模等情况下,电机的控制性能易受到影响。在对一种递归神经网络结构及算法研究的基础上,利用其在非线性、不确定性系统控制和辩识等方面优越的性能,构建了一种神经网络 PID 与递归网络辩识器结合的矢量控制方法,使控制系统具有较强的自适应能力和抗干扰能力。