典型文献
基于神经网络的两相混合式步进电机反步控制
文献摘要：
两相混合式步进电机是一个非线性、多变量、强耦合的系统.针对两相混合式步进电机开环控制定位精度低的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的反步控制方法,该方法克服了单一反步控制对非线性系统控制参数选取困难的缺点,利用RBF神经网络的万能逼近特性,对电机运行过程中的不确定因素进行补偿,使其不过于依赖反步控制器所选取的参数,同时引入高斯基函数和自适应律,能够较好地对其中的非线性项进行逼近.利用神经网络与反步控制方法的结合,有效提高了两相混合式步进电机控制的位置跟踪精度和稳态性能.
文献关键词：
RBF神经网络;两相混合式步进电机;反步控制
中图分类号：
作者姓名：
战家治;崔皆凡
作者机构：
沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳 110000
文献出处：
引用格式：
[1]战家治;崔皆凡-.基于神经网络的两相混合式步进电机反步控制)[J].电机与控制应用,2022(01):28-33,55
A类：
B类：
两相混合式步进电机,多变量,强耦合,开环控制,定位精度,径向基函数,RBF,非线性系统控制,控制参数,参数选取,万能,逼近,机运,不确定因素,反步控制器,自适应律,非线性项,步进电机控制,位置跟踪,跟踪精度,稳态性能
AB值：
0.222713
相似文献
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。
