【标题】:“两电机变频系统神经网络逆PID的控制”是关于在多电机变频系统中应用神经网络和逆PID控制策略的研究论文。该文着重解决变频系统的非线性和强耦合特性,旨在提高系统的解耦性能和鲁棒稳定性。
【描述】:文章描述了如何利用神经网络构建一个两电机变频系统的广义逆模型,通过这个模型与原系统串联形成复合伪线性系统,从而实现系统的解耦线性化。接着,引入PID控制增强系统的鲁棒稳定性。实验结果证实了这种方法的有效性。
【标签】:该文涉及的关键词包括神经网络、深度学习、机器学习、数据建模和专业指导。这些标签表明研究利用了神经网络技术来识别和建模复杂系统,并可能涉及到现代控制理论中的深度学习算法和数据驱动的建模方法。
【部分内容】:文章首先指出多电机同步控制系统在工业生产中的重要性,特别是对于提高产品质量和经济效益的作用。然而,传统的直流传动方式存在成本高、容量小等问题。交流电机虽然成本低,但其非线性和强耦合特性给控制带来挑战。
为了解决这个问题,作者提出了基于神经网络的逆PID控制策略。神经网络用于辨识系统的广义逆模型,通过与原系统串联,形成一个可以实现解耦的复合系统。然后,引入PID控制器以增加系统的稳定性和对扰动的鲁棒性。实验结果表明,这种方法不仅有效地实现了系统的解耦,而且具有较强的鲁棒稳定性。
总的来说,这篇论文探讨的是如何利用神经网络技术改进两电机变频系统的控制性能。通过神经网络的非线性建模能力和逆PID控制的稳定性,提供了一种在不确定性和复杂性环境中保持系统高效运行的方法。这种方法对于提升多电机系统的协调性和适应性具有重要意义,尤其在需要高精度同步控制的工业应用中。