基于神經網絡算法的工縫機節(jié)能電動機控制系統(tǒng)的設計

【摘要】：為解決目前紡織業(yè)工縫設備大量運用的離合式異步電動機造成能源利用效率低下的問題,設計了一種基于DSP芯片的節(jié)能電動機控制系統(tǒng)。由于工業(yè)平縫機是一個滯后、非線性、變參數的控制系統(tǒng),采用傳統(tǒng)的PID控制,因其參數不能隨著受控系統(tǒng)的變化進行在線調節(jié),會使控制的有效性與可靠性下降。針對這一缺陷,在傳統(tǒng)的PID基礎上加入了BP神經網絡算法,利用其自學習和自調節(jié)能力實現(xiàn)了PID參數隨系統(tǒng)變化進行自行調節(jié).利用BP網絡PID的原理,對調速系統(tǒng)進行了MatLab仿真,證明了BP網絡PID優(yōu)于傳統(tǒng)PID的控制能力。最后將這一結果運用于實際的軟件設計中,取得了預期的效果。 【作者單位】： 浙江大學電氣工程學院;浙江省現(xiàn)代紡織工業(yè)研究院;
【關鍵詞】： 異步電動機 節(jié)能電動機 傳統(tǒng)PID BP神經網絡
【分類號】：TS941.562
【正文快照】： 隨著我國經濟的快速發(fā)展,能源消耗強度越來越大,給自然環(huán)境資源帶來了很大的壓力,所以節(jié)能減排受到前所未有的關注。目前在紡織行業(yè)中大量使用的平縫機采用離合式電動機進行驅動,其自動化程度較低,響應速度較慢,而且啟動電源即會運轉,腳離開控制踏板電動機仍會繼續(xù)運行,造成

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