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A PI Type Fuzzy-neural Network Controller for Induction Motor Drives
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该仿真模型是一种利用模糊控制器调节PWM信号占空比的异步电动机直接转矩控制的策略，即在传统异步电动机直接转矩控制的基础上，用模糊控制器代替传统DTC中的滞环比较器和空间电压矢量状态选择器来细分控制规则，最后控制逆变器的开关，以减小转矩和磁链脉动，从而改善交流异步电机伺服系统的动、静态品质，使整个系统具有较强的鲁棒性和自适应性。-A method of the stator resistance estimate which based on the fuzzy neural network wa
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实现电机伺服系统PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制仿真比较-Realize PID control motor servo system, the fuzzy PID control, neural network PID control the simulation
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实现无刷直流电机的补偿模糊神经网络与PID的复合控制、达到良好的控制效果-Realize the brushless dc motor compensation fuzzy neural network with the PID control, reach a composite control effect
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In This paper, the authors propose a Sensorless Direct Torque and Flux Control (DTFC) of
Induction Motor (IM) using two approach intelligent techniques: Mamdani Fuzzy Logic (FL)
controller is used for controlling the rotor speed and Artificial Ne
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针对传统的PID 控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题，提出一种基于模糊RBF 神经网络智能PID 控制器的设计方法。
该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点，将模糊控制与RBF 神经网络相结合以在线调整PID 控制器参数，整
定出一组适合于控制对象的kp. ki. kd 参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中，仿真结果表明基于此算法设计的PID 控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Fixed for the traditional PID
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SPEED CONTROL OF SEPARATELY EXCITED DC
MOTOR USING FUZZY NEURAL MODEL
REFERENCE CONTROLLER
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针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
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Vector Controlled Permanent Magnet Synchronous Motor Drive
Based on Neural Network and Multi Fuzzy Controllers
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