基于模糊神经网络开关磁阻电动机转矩观测X.pdf
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基于模糊FCMAC神经网络PID的开关磁阻电机智能控制的中期报告.docx
基于模糊FCMAC神经网络PID的开关磁阻电机智能控制的中期报告
一、研究背景及意义
开关磁阻电机是一种特殊的电机，具有高效、可靠、大转矩等特点，在航天、军工、机械等领域得到了广泛应用。然而，由于开关磁阻电机具有电感不固定、电阻变化、饱和非线性等特性，传统的控制方法难以实现良好的控制效果。
因此，本研究利用模糊控制理论和FCMAC神经网络对开关磁阻电机进行智能化控制，实现精准控制和优化控制，提高开关磁阻电机的性能和稳定性。
二、研究内容和进展
1.开关磁阻电机的建模和控制策略
通过对开关磁阻电机进行建模，得到其非线性动态方程，建立了基于PID的控制方法，并引入了模糊及FCMAC神经网络控制方法
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基于卷积神经网络的直线同步电动机电枢绕组故障诊断.docx
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基于卷积神经网络的直线同步电动机电枢绕组故障诊断
一、引言
(1)在现代工业生产中，直线同步电动机（LinearSynchronousMotor,LSM）因其高效、可靠的特点被广泛应用于交通、自动化制造等领域。电枢绕组作为直线同步电动机的核心部件，其运行状态直接影响到电动机的整体性能。然而，电枢绕组在实际工作中容易受到多种因素的影响，如绝缘老化、电流热效应、机械振动等，从而引发故障。因此，对电枢绕组进行有效的故障诊断对于保障设备稳定运行和预防潜在事故具有重要意义。
(2)传统的电枢绕组故障诊断方法主要依赖于人工经验和物理测试手段，如红外热像仪、振动传感器等，但这些方法存在着检测
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基于模煳神经网络控制的溷合式步进电动机伺服系统研究.pdf
维普资讯
高技术通讯 2004．5
基于模糊神经网络控制的混合式步进电动机伺服系统研究①
王泮海② 徐殿 国 史敬灼
(哈尔滨工业大学电气工程系 哈尔滨 150001)
摘 要 在对二相混合式步进电动机实行最大转矩／电流矢量控制和I王)位置控制的基础
上，为克服参数时变和外界扰动对系统性能的影响，设计了一种新型高性能的参考模型
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基于神经网络模糊逻辑的感应电机直接转矩控制.pdf
第 卷第 期
10 3 金华职业技术学院学报 Vol． 10 No．3
年 月
2010 6 Jun． 2010
基于神经网络模糊逻辑的感应电机直接转矩控制
乔维德
（
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基于模糊神经自适应的感应电动机直接转矩控制研究(20180720161250).pdf
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基于模糊神经自适应的感应电动机直接转矩控制研究(20180720161247).pdf
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基于模糊神经自适应的感应电动机直接转矩控制研究(20180720161244).pdf
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基于模糊神经自适应的感应电动机直接转矩控制研究.pdf
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开关磁阻电动机(1,2章).ppt
第*页 续流阶段，且 相电流不产生电磁转矩，磁场 储能全部馈回电流。相电流在外界反电压作用下近似线性下降。 续流阶段，且 产生制动转矩，进入再生制动状态。 其中： 第*页 2、转矩计算： 瞬时相电流产生的电磁转矩。 （电感不受电流大小的影响） 平均电磁转矩： 第*页 第二节 准线性模型分析 准线性模型分析是将电机的磁特性曲线分段线性化。 1、电机的饱和磁特性及分段线性化 第*页 a) 电流与电感特性曲线 b) 磁能关系图 在换向点C前，电机的相绕组接受电流供能。其磁能为： 而在换向点C后的续流阶段，电机绕组向电流回馈电能: 则每相电流在一个工作周期
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基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统研究的开题报告.docx
基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着现代电子技术和控制技术的快速发展，电动机控制技术也得到了快速发展。直流无刷电动机作为一种高效、可靠的电动机，具有功率密度大、响应速度快、转矩平稳等特点，广泛应用于各种领域，如机械制造、汽车及船舶、高铁交通等。为了提高直流无刷电动机的动态性能及控制精度，研究基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统，具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容
本研究旨在设计一种基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统，具体研究内容包括：
1.建立直流无刷电动机数学模型，分析其动态特性和控制要求。
2.建立神经网络控制器模型，选择适
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基于PID神经网络的三相感应电动机调速控制系统的研究的开题报告.docx
基于PID神经网络的三相感应电动机调速控制系统的研究的开题报告
一、研究背景
随着科技的不断发展，电动机的应用范围越来越广泛，其中三相感应电动机是一种常见的电动机类型。三相感应电动机的调速控制是电动机应用技术领域中的一个重要问题。目前，传统的调速控制方法往往存在控制精度不高、响应速度慢等问题，因此需要寻求新的调速控制方法。
二、研究目的和意义
本研究旨在探究基于PID神经网络的三相感应电动机调速控制方法，利用神经网络对电动机进行建模和预测，通过PID控制算法对电动机的转速进行控制，从而提高调速控制精度和响应速度，实现电动机的精准控制。同时，该研究对于提高电动机的能效和应用效果具有重要的意义。
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基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统研究的任务书.pdf
基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统研
究的任务书
任务书
1.背景
直流无刷电动机是一种高效、稳定的驱动器件，在电动车、家电、机器
人等领域得到广泛应用。然而，传统PID控制方法存在调节灵敏度低、
鲁棒性差、饱和现象等问题，因此需要采用更先进的控制方法。
神经网络是一种类似人脑神经系统的计算模型，可处理模糊、非线性、
时变等问题。基于神经网络的控制器已被广泛应用于直流无刷电动机的
控制中。
本研究旨在设计并验证基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统，
提高其控制精度和鲁棒性，并应用于实际场景。
2.研究内容
（1）梳理相关文献，了解直流无刷电动机的工作原理、控制策略和神经
网络控制
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第6章_模糊神经网络.ppt
第六章 模糊神经网络 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.2 模糊神经网络模型 6.2 模糊神经网络模型 College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. * 模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身的结构特点。
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基于自适应模糊神经网络的电动悬挂耕作阻力精准预测研究.docx
基于自适应模糊神经网络的电动悬挂耕作阻力精准预测研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在全球农业现代化进程中，农业机械化发挥着关键作用，成为衡量一个国家农业发展水平的重要标志。近年来，随着科技的飞速发展，各类先进技术不断融入农业机械领域，推动着农业生产效率和质量的显著提升。电动悬挂系统作为农业机械化发展的重要成果之一，正逐渐在农业生产中得到广泛应用。
电动悬挂系统利用电机驱动悬挂机构进行升降调整，相较于传统的液压悬挂系统，具有诸多优势。在稳定性和平衡性方面，电动悬挂系统能够更好地适应不同地形的路面冲击，确保农业机械在行驶过程中的平稳性，为作业提供稳定的平台。其具备的自适应性和自动调节能力，
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《开关磁阻电动机amp;模糊控制amp;仿真.》.doc
2开关磁阻电动机SRM的数学模型及调速特性
2.1 引言
SRM与通常的交直流电动机不同，它是以脉动磁场进行工作的，由于SRM电机的双凸极结构和磁路饱和的影响，在电机运行时，它的主要参数——绕组电感L不是常数，而是绕组电流和转子位置的非线性函数，也难于用解析式来表达。所以SRM的参数和各个物理量随转子位置不同而变化的规律是非常复杂的。下面为了研究SR电动机的调速特性做出适当假设如下：
主电路电源的直流电压（）恒定不变；
半导体开关器件为理想开关，即导通时压降为零，关断时电流为零；
忽略铁心的磁滞和涡流损耗，即忽略铁损；
SRM为m相电动机，各相结构参数对称，每相的两个线圈作正向串联，忽略相间互