基于神经网络的有限转角力矩电动机滑模控制

发布时间：2017-08-21 09:18

  本文关键词：基于神经网络的有限转角力矩电动机滑模控制

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【摘要】：有限转角力矩电动机是多变量、参数不确定、非线性时变系统,对内部参数和外界干扰较为敏感。为提高系统鲁棒性,提出一种基于径向基神经网络的的滑模控制方法。利用自适应神经网络对该系统的不确定非线性和参数不确定进行补偿,从而减少滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统振幅。在滑模变结构中,用切换控制项保证系统的状态不离开滑模面,使系统处于一个动态稳定的状态。并且通过李雅普诺夫方法证明系统的稳定性。仿真结果表明,该控制器具有稳定性、抗干扰能力强以及无超调等优点,并且对参数不确定性和非线性具有一定鲁棒性。
【作者单位】： 北京航空航天大学;
【关键词】： 有限转角力矩电动机 神经网络 滑模控制 李雅普诺夫函数
【分类号】：TM359.6
【正文快照】： 0引言随着电机设计技术的发展,需要具有各种不同工作形式的电机以满足自动控制系统的要求,20世纪70年代起发展起来了一种新型电机——有限转角力矩电动机(以下简称LATM)[1],它与传统电机的运动方式有所不同,能在有限转角范围内围绕某一特定中心位置做周期性往复运动,从而提供

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本文编号：712054