【摘 要】
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针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、外部扰动等因素而导致系统伺服性能降低的问题,提出一种基于TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)的电机位置控制方法。在建立
【机 构】
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南京科技职业学院电气与控制学院,河海大学能源与电气学院,江苏海事职业技术学院电气学院
【基金项目】
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2015年国家自然科学基金面上项目(51577050)
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针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、外部扰动等因素而导致系统伺服性能降低的问题,提出一种基于TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)的电机位置控制方法。在建立含有不确定性因素在内的数学模型的基础上,设计TSKRFNN控制器。利用强大的学习能力,TSKRFNN可对系统进行实时在线学习。结构学习使神经网络自动增加节点抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性。参数学习实时在线调整神经网络参数,保证系统动态性能。基于DSP的实验结果表明,无论是在梯形信号还是正弦信号下,该方法均可以保证系统的跟踪性和鲁
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