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面向机械臂的永磁同步电机RBF网络磁场矢量控制系统
文献摘要：
机械臂的伺服系统面临着高精度和快速响应的冲突、动态扰动下稳定性不足等问题.以永磁同步电机为研究对象,通过RBF网络磁场矢量控制系统改进控制器结构,改善了PI控制器的积分迟滞作用,提高了系统响应速度;使用监督学习改善了神经网络在控制系统中的不稳定问题;使用在线学习的思路提高了控制系统在环境变化时的适应能力.实验结果表明,RBF网络磁场矢量控制系统具有良好的稳态性能,能够有效提高永磁同步电机响应速度和抗干扰能力.
文献关键词：
永磁同步电机;磁场矢量控制;RBF神经网络;模型预测控制
中图分类号：
作者姓名：
唐晓刚;杨广雨;郇浩;余昊元;李可盈
作者机构：
航天工程大学 航天信息学院,北京 101400;北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]唐晓刚;杨广雨;郇浩;余昊元;李可盈-.面向机械臂的永磁同步电机RBF网络磁场矢量控制系统)[J].北京理工大学学报,2022(10):1089-1096
A类：
磁场矢量控制
B类：
机械臂,永磁同步电机,RBF,矢量控制系统,伺服系统,快速响应,动态扰动,系统改进,迟滞,系统响应,响应速度,监督学习,稳定问题,在线学习,稳态性能,抗干扰能力,模型预测控制
AB值：
0.192545
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