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基于改进RBF神经网络和扰动前馈的PMSM双自适应滑模控制
1
作者
陈德海
龚浩
+1 位作者
李志军
曾庆宇
《科学技术与工程》
2025年第25期10709-10718,共10页
为优化永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)经典滑模控制器的抗干扰能力和启动性能,设计了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优化双自适应滑模控制算法。通过梯度下降法实时优化RBF神经网络的...
为优化永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)经典滑模控制器的抗干扰能力和启动性能,设计了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优化双自适应滑模控制算法。通过梯度下降法实时优化RBF神经网络的权值,动态控制滑模中自适应趋近律的二重自适应函数;结合高阶滑膜面提高新型趋近函数的收敛速度。改进自适应学习率优化算法,动态调整学习速率,进一步改善电机控制精度、响应速度和抗干扰能力,并采用滑模扰动观测器将外界扰动及时前馈至控制器。在MATLAB/Simulink上搭建模型,并与PI、SMC、NeSMC、RBNSMC、RBNSMC+SMOD控制进行对比试验。实验结果表明,该控制算法的跟踪性能更好,能够有效增强系统的抗扰动能力,并且启动性能具有明显改善。
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关键词
永磁同步电机
径向基神经网络
滑模控制器
自适应
趋近律
改进自适应学习率
扰动观测器
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题名
基于改进RBF神经网络和扰动前馈的PMSM双自适应滑模控制
1
作者
陈德海
龚浩
李志军
曾庆宇
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《科学技术与工程》
2025年第25期10709-10718,共10页
基金
国家自然科学基金(52067008)。
文摘
为优化永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)经典滑模控制器的抗干扰能力和启动性能,设计了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优化双自适应滑模控制算法。通过梯度下降法实时优化RBF神经网络的权值,动态控制滑模中自适应趋近律的二重自适应函数;结合高阶滑膜面提高新型趋近函数的收敛速度。改进自适应学习率优化算法,动态调整学习速率,进一步改善电机控制精度、响应速度和抗干扰能力,并采用滑模扰动观测器将外界扰动及时前馈至控制器。在MATLAB/Simulink上搭建模型,并与PI、SMC、NeSMC、RBNSMC、RBNSMC+SMOD控制进行对比试验。实验结果表明,该控制算法的跟踪性能更好,能够有效增强系统的抗扰动能力,并且启动性能具有明显改善。
关键词
永磁同步电机
径向基神经网络
滑模控制器
自适应
趋近律
改进自适应学习率
扰动观测器
Keywords
PMSM
radial-based neural network
sliding mode controller
exponential convergence law
adaptive learning rate
disturbance observer
分类号
TM341 [电气工程]
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1
基于改进RBF神经网络和扰动前馈的PMSM双自适应滑模控制
陈德海
龚浩
李志军
曾庆宇
《科学技术与工程》
2025
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