基于滑模学习神经网络的开关磁阻电动机位置控制
本文关键词: 开关磁阻电动机 滑模学习算法 自适应线性单元 磁链分配方法 出处:《控制与决策》2017年06期 论文类型:期刊论文
【摘要】:为了解决开关磁阻电动机的位置控制问题,提出一种滑模学习神经网络控制方法.滑模学习算法可以加快自适应线性单元权值训练的速度,采用磁链分配方法实现虚拟参考磁链在不同相之间的合理分配.经过与PD控制器、梯度下降法和转矩分配方法的仿真对比,验证了所设计方法在开关磁阻电动机位置控制方面具有更好的响应速度和控制精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of position control of switched reluctance motor, a sliding mode learning neural network control method. The sliding mode learning algorithm can speed up the adaptive weight training speed, the flux distribution method of the rational allocation of virtual reference flux in different phases. With PD controller, simulation method and torque distribution method of gradient descent the response speed and control accuracy of the design method is better in terms of switched reluctance motor position control is verified.
【作者单位】: 杭州电子科技大学自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61273086)
【分类号】:TM352;TP273
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,本文编号:1549530
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