基于PIDNN变结构理论的电动机整流稳压补偿控制

对电动机系统进行稳定控制,在制造业领域具有重要的应用价值。利用传统的方法进行电动机稳定控制的过程中,无法完全消除电动机系统干扰信号造成的干扰,导致电动机系统稳定性降低。为此,提出一种基于PIDNN变结构理论的电动机整流稳压补偿控制方法。构建基于PIDNN变结构理论的电动机系统控制器,该模型为三层前向型的形如2×3×1的结构;提取电动机系统运行电压的特征,作为神经网络模型三层前向神经元的PID变结构的加权系数,建立PIDNN神经网络模型得到电动机系统双向逆变的整流稳压补偿模型,实现了对电动机的稳定控制。仿真实验结果表明,利用改进算法进行电动机系统控制,能够提高电动机的稳定性,取得了令人满意的效果。