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数控机床高速无轴承异步电动机悬浮子系统RBFNN逆独立解耦控制
被引量：
7
1
作者
孙宇新
钱忠波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第21期196-202,共7页
为了实现对数控机床用高速无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor,BIM)动态解耦控制以实现降低悬浮电主轴抖动,提出了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的悬浮子系统自适应独立控制方法...
为了实现对数控机床用高速无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor,BIM)动态解耦控制以实现降低悬浮电主轴抖动,提出了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的悬浮子系统自适应独立控制方法。首先,基于RBFNN构建了气隙磁链观测器,因为RBFNN具有较强的自学习和自适应能力,所以辨识的气隙磁链较为精确;其次,基于Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)原理设计RBFNN逆系统鲁棒控制器,应用基于HJI不等式的RBFNN辨识系统模型不确定和外界干扰,提高系统的稳定性,悬浮子系统动态独立解耦控制得以实现;最后,将磁链辨识器和逆系统鲁棒控制器组成双RBFNN悬浮子系统逆独立控制系统。仿真和实验结果表明,采用该控制方法 BIM系统能获得良好的动、静态性能。
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关键词
无轴承异步电动机
解耦控制
径向基函数神经网络
磁链辨识
鲁棒控制器
数控机床
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职称材料
题名
数控机床高速无轴承异步电动机悬浮子系统RBFNN逆独立解耦控制
被引量：
7
1
作者
孙宇新
钱忠波
机构
江苏大学电气信息工程学院
华域汽车电动系统有限公司技术研发部
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第21期196-202,共7页
基金
国家自然科学基金(61174005)
文摘
为了实现对数控机床用高速无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor,BIM)动态解耦控制以实现降低悬浮电主轴抖动,提出了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的悬浮子系统自适应独立控制方法。首先,基于RBFNN构建了气隙磁链观测器,因为RBFNN具有较强的自学习和自适应能力,所以辨识的气隙磁链较为精确;其次,基于Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)原理设计RBFNN逆系统鲁棒控制器,应用基于HJI不等式的RBFNN辨识系统模型不确定和外界干扰,提高系统的稳定性,悬浮子系统动态独立解耦控制得以实现;最后,将磁链辨识器和逆系统鲁棒控制器组成双RBFNN悬浮子系统逆独立控制系统。仿真和实验结果表明,采用该控制方法 BIM系统能获得良好的动、静态性能。
关键词
无轴承异步电动机
解耦控制
径向基函数神经网络
磁链辨识
鲁棒控制器
数控机床
Keywords
BIM
decoupling control system
RBFNN
flux identification
robust controller
NC machine
分类号
TM343 [电气工程—电机]
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作者
出处
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被引量
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1
数控机床高速无轴承异步电动机悬浮子系统RBFNN逆独立解耦控制
孙宇新
钱忠波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016
7
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