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题名双模糊神经网络的滑模控制感应电动机伺服驱动研究
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作者
王瑞明
蒋静坪
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机构
嘉兴学院电气工程系
浙江大学电气工程学院
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2008年第2期26-29,67,共5页
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文摘
根据感应电动机伺服驱动系统高性能的要求,设计了一种基于双模糊神经网络的滑模控制的感应电动机伺服驱动系统。控制策略具有设计过程简单、意义清晰、鲁棒性好等优点,对于参数未知、时变、负载扰动大的伺服系统,它是一种有效的实时控制策略。仿真和实验结果表明:该控制策略大大提高了系统的高速响应能力,鲁棒性强,系统具有较好的动、静态性能和抗干扰能力,是开发高精度、高性能交流伺服系统的一条有效途径。
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关键词
滑模控制器
感应电动机
伺服系统
双模糊神经网络
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Keywords
sliding mode controller
induction motor
servo system
double fuzzy neural network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名永磁直线电机失步预防的模糊神经网络控制(英文)
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作者
王福忠
高彩霞
余琼霞
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机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期489-494,共6页
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基金
National Natural Science Foundation of China(61074095,61240049)
Henan Science and Technology Department Fund(094300510015)
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文摘
提出一种双模糊神经网络复合控制策略(D-FNNC)以解决永磁直线同步电动机(PMLSM)垂直提升系统因失步而不能稳定、安全运行难题。这种复合控制结构通过改变供电电压或电机运行速度实现失步预防。针对PMLSM的非线性,时变性,易受扰动且无精确数学模型特性,采用模糊控制器FC;利用神经网络控制器(NNC),克服FC存在稳态误差且无自适应能力问题;通过一种复合控制策略(CCS):一个随功角稳定余量增加而逐渐趋于1的非线性函数将两者结合,以提高系统动态性能,保证稳态精度,并提高系统自适应能力。仿真结果表明,该新型控制策略能有效预防失步发生,使系统时刻保持稳定运行。
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关键词
永磁直线同步电动机
双模糊神经网络控制
失步预防
非线性函数
功角稳定余量
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Keywords
PMLSM
D-FNNC
out-of-step prevention
a nonlinear function
powerangle stability margin
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型
被引量：8
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作者
张保山
张琳
张搏
鲁娜
魏圣军
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机构
空军工程大学防空反导学院
中国人民解放军
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期489-496,共8页
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基金
中国博士后科学基金(2017M623417)资助课题
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文摘
针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。
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关键词
双标签模糊神经网络
故障预测
装备健康状态
故障风险标尺
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Keywords
double label fuzzy neural network
failure prediction
equipment health
failure risk scale(FRS)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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