基于自适应神经模糊推理系统的磁悬浮电动机控制

摘要

磁悬浮电动机是一个非线性、强耦合的复杂系统,阐述了它的工作原理并建立了数学模型,为使该系统具有良好的动态性能和稳定性,采用逆系统方法解耦线性化,然后以解耦后的伪线性子系统为对象,设计了神经模糊PID控制器,该控制器利用PID算法实现控制的准确性,利用模糊控制的逻辑能力和神经网络的自学习能力来提高控制的快速性和自适应性.仿真结果表明,采用神经模糊PID控制响应快、无超调、过渡时间短,实现了预期目的.