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关于PMSM的MATLAB simulink仿真

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出0入0汤圆

发表于 2014-11-12 22:01:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
在研究PMSM的控制算法        目前有FCMAC(模糊小脑模型)和重复补偿控制,有没有做过类似的仿真的?  想把两者结合起来       大家看看这个可不可行


1.CMAC(Cerebellar model articulation controller)是一种模拟小脑功能的神经网络模型,它通过局部逼近方法来学习复杂的非线性函数映射。它的突出特点是学习速度快,且不存在局部极小问题,因而适合于实时控制,是在机器人学习控制上用得最多的神经网络方法之一〔96]。本章采用cMAc控制思想,提出了一种基于模糊CMAC神经网络的船舶航向智能自适应控制算法。为进一步改善控制性能,便于更好地寻出最优参数,将GA算法、遗忘因子法和BP算法相结合,提出了一种基于混合学习算法的船舶航向智能自适应控制方案,以改善控制效果。
CMAC是J.5.AlbuS在1975年提出的一种模拟小脑功能的神经网络模型。CMAC是一种联想网络,对每一输出只有少部分神经元(由输入决定)与之相关,它的联想具有局部泛化(Generalization亦称推广)能力,即相似的输入将产生相似的输出,而远离的输入将产生几乎独立的输出。虽然每个神经元是一种线性关系,但从总体看它是一种非线性的映射,其本质是具有局域联想和学习能力的非线性映射(函数)的表格系统。由于它的自适应调节(学习)是在线性映射部分,其学习算法收敛速度快,所以非常适合在线学习。

FCMAC结构




2.重复补偿PID
重复补偿控制来源于内模原理,即如果参考信号的发生器包含在一个稳定的闭环系统中,被控输出就能够无误差地跟踪参考信号。日本的Inoue 等人基于上述思想提出了重复补偿控制理论,利用内模原理,在稳定闭环系统内设置一个可以产生与参考输入同周期的内部模型,从而使系统实现对外部周期参考信号的渐近跟踪。
重复补偿控制系统中,加到被控对象上面的输入信号除了偏差信号之外,还叠加了上一周期同时刻的控制偏差,把上一次运行的偏差反映到现在,和当前的控制偏差叠加到一起对被控对象进行控制,如图2所示。其中R(s)为输入信号,Y(s)为系统输出,E(s)为误差信号,U(s)为控制器输出,exp(-Ls)为周期性延时环节,Q(s)和T(s)为补偿器,P(s)为被控对象。由于存在一个延迟因子exp(-Ls),系统的开环传递函数在虚轴上含有无数个极点,所以对任何阶输入或干扰的系统误差是渐近趋于零,系统鲁棒性较强。为了保证系统的稳定性,Q(s)常取接近于1的常数或类似低通滤波器形式的函数,虽不能保证系统完全无静差,但跟踪精度足以满足要求。

重复补偿PID结构


做的simulink仿真  






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如果想吃一顿饺子,就得从冰箱里取出肉,剁馅儿,倒面粉、揉面、醒面,擀成皮儿,下锅……
一整个繁琐流程,就是为了出锅时那一嘴滚烫流油的热饺子。

如果这个过程,禁不住饿,零食下肚了,饺子出锅时也就不香了……《非诚勿扰3》

出0入0汤圆

发表于 2014-11-14 08:56:08 | 显示全部楼层
为何重复补偿PID没有仿真成功?

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出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-11-16 20:40:15 | 显示全部楼层
xieyi 发表于 2014-11-14 08:56
为何重复补偿PID没有仿真成功?

可能PID参数没调好吧

出0入0汤圆

发表于 2014-11-20 13:28:59 | 显示全部楼层
szy494468597 发表于 2014-11-16 20:40
可能PID参数没调好吧

楼主的PID参数如何?
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