典型文献
高性能感应电机智能动态滑模位置控制
文献摘要：
为提高感应电机(IM)伺服驱动系统的控制性能,抑制电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素对系统的影响,提出一种基于径向基神经网络(RBFN)的智能动态滑模控制(IDSMC)方法.首先利用动态滑模控制(DSMC)方法削弱抖振,提高系统的跟踪精度.但由于DSMC中切换函数所需的不确定性边界值无法获知,因此将RBFN不确定性估计器与DSMC相结合,设计IDSMC方法进一步提高系统的鲁棒性.RBFN可通过自适应学习算法估计不确定性因素值并在线训练调整网络参数,以确保系统在不确定性因素存在时仍能高性能运行.最后,通过TMS320C31 DSP控制核心验证所提方法的有效性.实验结果表明,IDSMC不但可以保证系统精准的响应能力,还有较强的鲁棒性.
文献关键词：
感应电机;动态滑模控制;径向基神经网络;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
祁瑒娟;于洋
作者机构：
包头铁道职业技术学院机械与电气系,内蒙古 包头 014060;吉林铁道职业技术学院,吉林 吉林 132000
文献出处：
引用格式：
[1]祁瑒娟;于洋-.高性能感应电机智能动态滑模位置控制)[J].电气传动,2022(06):9-13,32
A类：
RBFN,IDSMC,TMS320C31
B类：
感应电机,机智,位置控制,IM,伺服驱动系统,控制性能,电机参数,参数变化,外部扰动,未建模动态,不确定性因素,径向基神经网络,动态滑模控制,抖振,跟踪精度,中切,切换函数,数所,边界值,获知,不确定性估计,估计器,自适应学习算法,在线训练,网络参数,DSP,保证系统,响应能力
AB值：
0.287338
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
