典型文献
基于智能分数阶互补滑模的PMLSM直接推力控制
文献摘要：
为提高永磁直线同步电机直接推力控制系统的速度跟踪能力,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能分数阶互补滑模控制(IFOCSMC)方法.该方法结合分数阶微积分算子的滤波特性和互补滑模控制的强收敛性,削弱滑模控制的抖振问题,抑制直接推力控制系统中固有的推力脉动,提高系统的速度跟踪精度.再利用RBF神经网络对系统受到的扰动进行在线补偿,进一步提高系统的动态响应能力和抗干扰能力.通过Lyapunov稳定性判据验证了 IFOCSMC方法的稳定性,仿真结果表明,该方法有效地抑制了抖振问题,减小了推力脉动,提高了系统的速度跟踪性能.
文献关键词：
永磁直线同步电机;直接推力控制;分数阶互补滑模控制;径向基函数神经网络
中图分类号：
作者姓名：
苗雨;赵希梅
作者机构：
沈阳工业大学电气工程学院,沈阳110870
文献出处：
引用格式：
[1]苗雨;赵希梅-.基于智能分数阶互补滑模的PMLSM直接推力控制)[J].微特电机,2022(04):46-51
A类：
分数阶互补滑模,分数阶互补滑模控制,IFOCSMC
B类：
PMLSM,直接推力控制,永磁直线同步电机,速度跟踪,RBF,分数阶微积分,积分算子,滤波特性,强收敛性,抖振问题,中固,推力脉动,跟踪精度,在线补偿,动态响应,响应能力,抗干扰能力,Lyapunov,稳定性判据,跟踪性能,径向基函数神经网络
AB值：
0.20693
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