典型文献
基于自适应模糊神经网络的感应电机矢量控制
文献摘要：
感应电机在传统PI控制中,参数固定且容易超调.针对该问题,文中研究了一种基于自适应模糊神经网络PI控制与全阶自适应观测器的感应电机矢量控制方案.根据感应电机数学模型建立了全阶自适应观测器的模型,采用Lyapunov稳定性理论对其进行了稳定性分析设计,并推导了转速自适应律.电机速度外环PI由自适应模糊神经网络推理系统在线整定优化,与传统控制方案相比,该方法易于实现,能够有效提高控制精准性,抑制外部扰动,节省了传感器成本.MATLAB/Simulink仿真实验表明,所提方案不仅改善了无速度传感器感应电机矢量控制系统的动态性能,还减小了外部负载扰动等情况的影响,提高了系统的自适应性和鲁棒性.
文献关键词：
感应电机;无速度传感器;矢量控制;PI控制器;ANFIS;全阶自适应观测器;在线整定;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
金爱娟;邵飞旋;严紫光
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]金爱娟;邵飞旋;严紫光-.基于自适应模糊神经网络的感应电机矢量控制)[J].电子科技,2022(09):65-73
A类：
全阶自适应观测器
B类：
自适应模糊神经网络,感应电机,超调,中研,控制方案,Lyapunov,稳定性理论,稳定性分析,分析设计,自适应律,度外,在线整定,整定优化,精准性,外部扰动,Simulink,无速度传感器,矢量控制系统,动态性能,负载扰动,自适应性,ANFIS
AB值：
0.204443
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