【摘 要】
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针对永磁同步电机启动慢、转速超调高、抖振强、观测误差大的特点,提出一种基于模型参考自适应系统的神经滑模控制策略。通过将径向基函数神经网络算法应用于滑模控制器中,对
【基金项目】
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河北省自然科学基金重点项目(E2019402436)
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针对永磁同步电机启动慢、转速超调高、抖振强、观测误差大的特点,提出一种基于模型参考自适应系统的神经滑模控制策略。通过将径向基函数神经网络算法应用于滑模控制器中,对传统的滑模控制策略进行改进,实现对于转子位置和速度的快速有效追踪。同时,在控制器的设计中使用饱和函数取代传统切换函数,并采用指数趋近率,根据Popov超稳定性与正性动态系统理论设计模型参考自适应系统。通过进行Matlab仿真,结果表明所提算法具有可行性,并且能够实现永磁同步电机的快速稳定运行,具有良好的动静态性能。
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