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基于传统PID和模糊PID以及模糊神经网络PID控制的无刷直流电机BLDC仿真
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基于传统PID和模糊PID以及神经网络模糊PID控制的无刷直流电机BLDC仿真 1、自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入(利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改),以满 足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求 2、模糊控制和神经网络,具有互补性。模糊控制具备处理模糊语言信息的能力,可以模拟人类智慧进行判断和决策,但是它模糊控制不具备学习的能力。而神经网络具备学习的能力,但是不具备处理和描述模糊信息。基于模糊控制和神经网络的优劣点,将神经网络与模糊控制相结合来实现对无刷电机的控制 2、三种控制:传统PID控制,模糊PID控制和模糊神经网络PID控制 4、电路结构包括:控制器、电源逆变电路,无刷直流电机,以及六部逻辑换向模块,示波器等构成。 3、工况:设定电机初始转速为450rps,仿真时间0.8s,在0.2s增加电机负载5Nm,0.4s转速降至350rps,在0.6s间减少电机负载。 4、附带报告(PID和模糊PID对比的报告)、模糊规则参考、模糊pid学习资料、神经网络模糊pid学习参考和相关参考文献
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