路灯车起升电机控制器中改进的智能控制算法研究,  清远路灯车出租, 清远路灯车租赁, 清远路灯车出租公司   RBF神经网络径向基神经网络是一种三层结构的前馈神经网络，是一种具有局部逼近特性的神经网络。RBF神经网络的基本结构。  RBF神经网络结构中，x为网络的输入向量，jh为径向基函数，my为网络输出。选取jh为高斯函数，j为第j个隐层节点的中心；j为第j个隐层节点的宽度。假设mW为隐层至输出层的权值向量，则神经网络的输出为：1mm.  RBF神经网络的三层结构中，采用隐含层节点作为“基”建立隐含层空间，并且使一部分输入信号通过隐含层空间得到一定的响应，利用这些输入信号训练网络，确定隐含层节点中基函数的参数和隐含层节点到输出层节点的权值，得到确定的神经网络结构。

       在路灯车起升电机控制系统中，电机参数往往是非线性、时变的，此外控制器受到工作环境等因素影响，采用常规PI控制算法的控制器往往使被控电机达不到理想的输出响应。模糊控制算法的应用不需要为控制对象建立精确的数学模型，具有较强的抗干扰能力。但是模糊控制算法的控制规则复杂，需要设计者具有丰富的经验知识，否则模糊控制的结果同样存在一定的偏差。本课题中，为了得到更好的电机输出响应，将上述两种控制算法结合起来，得到模糊PI控制器，并应用到矢量控制方法中，提高控制器的性能。矢量控制方法的转速闭环中模糊PI控制器结构框图。

       模糊控制语言规则,  PI控制器KpKI＋eecPMSM矢量控制系统量化因子比例因子de/dt模糊控制器.   电机的给定转速, 电机的实际转速。将起升电机的转速作为本系统的被控对象，模糊PI控制器的输入是转速偏差e和转速偏差变化率ec，模糊控制器的输出为PI控制器中比例系数和积分系数的变化量pK和IK，根据转速偏差和偏差变化率的变化实时调整比例常数pK和积分常数IK，得到更好的电机输出响应。模糊规则的设计原则与比例常数pK和积分常数IK的作用有关。通常模糊控制规则的设计需要注意以下两点： 1.PK决定系统的响应速度和超调量，PK越大，响应速度越快，但是超调量越大，系统稳定性变差；  2.IK影响系统的稳态误差，IK越大，稳态误差越小，但系统容易出现积分饱和现象，导致系统产生较大的超调量。根据上述两点规则，建立转速闭环模糊PI控制器的模糊控制规则表，通过模糊控制器输出的pK和IK在线调整PI控制器的比例常数和积分常数，获得更好的控制效果。所设计的模糊控制规则表。

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      模糊控制器的解模糊器模块中引入比例因子，把输出的模糊论域的值变换为对应实际论域中的值。比例因子对控制系统的性能有很大的影响，比例因子的选取直接决定整个系统的增益。在常规的控制系统中，为了降低模糊控制器的设计复杂度，通常将比例因子设置为固定值，但是在永磁同步电机控制系统中，控制器受到的干扰大，如果比例因子没有设定好，会出现输出量超出实际论域的范围，输出值可能出现在未定义的盲区，致使控制器输出错误结果，对系统的控制性能产生影响。为了使路灯车起升电机控制器具有更好的控制效果，提出的模糊PI控制器的基础上，利用RBF神经网络根据电机的转速偏差值在线调整模糊控制中的比例因子，得到模糊神经网络PI控制器。模糊神经网络PI控制器的结构，其中电机的给定转速, 电机的实际转速。

     路灯车起升电机矢量控制方法仿真模型的建立, 根据介绍的矢量控制方法基本原理，利用matlab/simulink中的功能模块建立路灯车起升电机的矢量控制方法仿真模型。根据Clark和Park变换原理，建立Clark变换和Park变换模型，对应的仿真模型封装为模块。  根据介绍的电压空间矢量脉宽调制技术原理，在simulink环境下建立SVPWM仿真模型如下。利用U和U的值确定参数S的仿真模型，封装后的模块； 确定扇区两相邻矢量作用时间1t和2t的仿真模型，封装后的模块；确定矢量切换时间tuon、tvon和twon的仿真模型，封装后的模块；根据切换时间得到六路PWM波形的仿真模型，封装后的模块；  将上述模块封装组合后，得到SVPWM的仿真模型，封装后得到的SVPWM模块。  采用的永磁同步电机的具体参数如下：定子绕组1.74s，d、q轴电感30.83510mdqLL，转子磁场磁通Φ0.1176Wb，转动惯量J0.1744210kgm，极对数n4p，磁通密度B0，电机额定转速=2310rpm，电机额定功率P=11kW。

        在转速和电流的闭环控制中，均采用PI控制器对转速和电流进行调节，为了验证提出的模糊PI控制器和模糊神经网络PI控制器具有更好的控制性能，在simulink环境中分别建立PI控制器、模糊PI控制器和模糊神经网络PI控制器模型，并将其应用到矢量控制系统的速度闭环中，通过模型仿真得到电机的转速、转矩响应曲线，通过仿真结果分析三种控制算法的性能。

       

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