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基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究
被引量：
4
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作者
熊渊琳
方宝英
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第4期413-417,共5页
针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内...
针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。
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关键词
永磁直线同步电动机
不确定性因素
TSK型递归模糊神经网络
鲁棒性
跟踪性
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职称材料
题名
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究
被引量：
4
1
作者
熊渊琳
方宝英
机构
江苏海事职业技术学院电气学院
上海理工大学光电信息与计算机工程
学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第4期413-417,共5页
基金
国网江苏电力公司科技项目(5210EF17001A)
江苏省科技攻关资助项目(12010203036)
江苏省教育科学"十二五"规划课题资助项目(B-b/2015/03/076)
文摘
针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。
关键词
永磁直线同步电动机
不确定性因素
TSK型递归模糊神经网络
鲁棒性
跟踪性
Keywords
permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM)
uncertainties
TSK-typerecurrent fuzzy neural network
robust performance
tracking performance
分类号
TM301.2 [电气工程—电机]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究
熊渊琳
方宝英
《机电工程》
CAS
北大核心
2019
4
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