补偿模糊神经网络提升BLDCM伺服系统控制精度与稳定性

本文主要探讨了"基于补偿模糊神经网络的BLDCM伺服控制"这一主题，发表于2013年的东北大学学报自然科学版。该研究针对无刷直流电机（BLDCM）位置伺服系统的复杂性，提出了一个创新的控制器设计策略。BLDCM系统具有多变量、非线性、强耦合以及时变性等特性，这使得传统的控制方法可能难以实现高精度的位置跟踪控制。 研究人员提出了补偿模糊神经网络控制器（CFNNC），它结合了补偿模糊逻辑和神经网络的优势。通过引入模糊神经元，CFNNC能够动态地调整输入和输出的模糊隶属函数，并利用补偿逻辑算法优化模糊推理过程。这种设计显著提高了控制器的容错性、稳定性和训练速度，使得系统在面对不确定性因素时表现出更好的适应性和鲁棒性。 仿真和实际在数字信号处理器（DSP）控制系统上的实验结果证实，采用CFNNC进行控制的BLDCM伺服系统不仅响应迅速，定位精度高，而且在动态性能上明显优于传统的比例-积分-微分（PID）控制方式。这表明，补偿模糊神经网络控制器在BLDCM伺服控制中具有显著的技术优势，对于提升伺服系统的整体性能具有重要的理论和实际应用价值。 关键词包括无刷直流电机（BLDCM）、补偿模糊神经网络控制器（CFNNC）、位置伺服系统、数学模型以及数字信号处理器控制系统（DSP）。这项研究对提升BLDCM技术在工业自动化、航空航天等领域中的应用有着积极的影响，也为未来智能控制系统的研发提供了新的思路和技术支持。