一种基于RBF神经网络的永磁断路器PID控制方法

本发明公开了一种基于RBF神经网络的永磁断路器PID控制方法，其包括：创建单稳态永磁机构的结构模型；对结构模型的静态/动态特性进行仿真分析；对结构模型的绝缘强度、气室结构和温升方面进行仿真分析；对结构模型的进行多物理场耦合仿真处理；基于前述仿真优化结果，以永磁机构动态特性的微分方程组为基础，在Simulink上搭建永磁机构的控制模型，并采用基于RBF神经网络的PID控制器，利用PWM调压改变线圈电流的大小来控制电磁力，进而实现对单稳态永磁机构整个运动过程的优化控制。本发明实现“设计‑仿真‑控制”且通过RBF‑PID实时调节PWM占空比，控制线圈电流跟踪误差，实现机械特性与控制响应的精准匹配。