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基于RBF神经网络的PMSM分数阶互补滑模控制
1
作者
李海侠
黄致勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第3期75-81,共7页
参数变化及外部不确定性干扰等因素对永磁同步电机(PMSM)驱动控制系统影响较大,针对这一问题,提出一种基于RBF神经网络的分数阶互补滑模控制方法。在建立PMSM数学模型的基础上,采用RBF神经网络对外部干扰进行逼近估计。设计基于饱和函...
参数变化及外部不确定性干扰等因素对永磁同步电机(PMSM)驱动控制系统影响较大,针对这一问题,提出一种基于RBF神经网络的分数阶互补滑模控制方法。在建立PMSM数学模型的基础上,采用RBF神经网络对外部干扰进行逼近估计。设计基于饱和函数的分数阶互补滑模控制器,并将RBF神经网络估计的干扰引入控制器中,以抵消外部干扰对系统的影响。理论证明,该控制策略在对外部不确定性干扰进行有效抑制的同时保证系统跟踪误差收敛。通过仿真验证所提方法的有效性。
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关键词
永磁同步电机
神经网络
分数阶互补滑模
跟踪控制
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的PMSM分数阶互补滑模控制
1
作者
李海侠
黄致勇
机构
桂林理工大学机械与控制工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第3期75-81,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51565009)
广西科技计划项目(2018GXNSFAA138154)。
文摘
参数变化及外部不确定性干扰等因素对永磁同步电机(PMSM)驱动控制系统影响较大,针对这一问题,提出一种基于RBF神经网络的分数阶互补滑模控制方法。在建立PMSM数学模型的基础上,采用RBF神经网络对外部干扰进行逼近估计。设计基于饱和函数的分数阶互补滑模控制器,并将RBF神经网络估计的干扰引入控制器中,以抵消外部干扰对系统的影响。理论证明,该控制策略在对外部不确定性干扰进行有效抑制的同时保证系统跟踪误差收敛。通过仿真验证所提方法的有效性。
关键词
永磁同步电机
神经网络
分数阶互补滑模
跟踪控制
Keywords
PMSM
RBF neural work
CFOSMC
Tracking control
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的PMSM分数阶互补滑模控制
李海侠
黄致勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
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