改进PID和模糊控制在异步电机DTC中的应用

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针对异步电机DTC在低速及非线性系统参数变化时系统性能较差的问题,提出了一种基于量子遗传算法、神经网络和模糊控制器的新型控制策略,利用量子遗传算法的自适应调整搜索来优化神经网络的权值系数,避免神经网络陷入局部极小化及收敛速度慢的状况。为了解决滞环控制器中初始值误差对磁链观测造成的影响,提出利用模糊控制器取代传统的滞环控制器,根据磁链误差和转矩误差的大小进行不同的决策控制进而优化开关状态的选择。根据磁链误差和转矩误差的大小进行不同的决策控制,进而优化开关状态的选择。
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