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感应电机的神经网络鲁棒自适应动态面控制

发布时间:2019-05-28 09:30
【摘要】:针对感应电机的高阶、强耦合的非线性,设计一种具有自适应性和鲁棒性的动态面控制律,以实现对感应电机的控制。首先通过变量代换,将五阶感应电机模型变为块三角形式;接着采用神经网络逼近,将模型转化为含有结构不确定性和参数不确定性的参数化模型。对于感应电机系统中的参数不确定性,在动态面控制方法的基础上设计参数自适应律,在线估计其未知参数;对于感应电机系统中的结构不确定性,设计鲁棒控制律,使得电机控制系统具有鲁棒性。最后通过仿真实现,以验证所提出的控制方法的有效性与实用性。
[Abstract]:Aiming at the high order and strong coupling nonlinear of induction motor, a dynamic surface control law with adaptability and robustness is designed to realize the control of induction motor. Firstly, the fifth-order induction motor model is transformed into block triangle form by variable substitution, and then the neural network approach is used to transform the model into a parametric model with structural uncertainty and parameter uncertainty. For the parameter uncertainty in induction motor system, the parameter adaptive law is designed on the basis of dynamic surface control method, and its unknown parameters are estimated online. For the structural uncertainty of induction motor system, a robust control law is designed to make the motor control system robust. Finally, the effectiveness and practicability of the proposed control method are verified by simulation.
【作者单位】: 国网龙岩供电公司;湖南大学电气与信息工程学院;
【分类号】:TM346

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2486946


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