【摘 要】
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针对工业控制中对无刷直流电机位置控制的高精度要求,研究了滑模变结构控制和神经网络相结合的控制方法。为了消除滑模变结构控制方法中存在的抖振缺点,提出了一种神经滑模控
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针对工业控制中对无刷直流电机位置控制的高精度要求,研究了滑模变结构控制和神经网络相结合的控制方法。为了消除滑模变结构控制方法中存在的抖振缺点,提出了一种神经滑模控制方法。方法首先设计了一个二阶时变滑模面,使系统的初始状态就在滑模面上,可以增强系统的鲁棒性。然后,通过径向基函数神经网络学习电机的负载、干扰等参数,使滑模控制的切换控制项能随着负载参数的变化而变化,削弱了滑模变结构控制的抖振。对上述方法进行仿真,结果证明了上述方法的有效性,为无刷直流电机优化控制提供了有效手段。
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