【摘 要】
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无刷直流电机调速系统是多变量,非线性强耦合的非线性系统。它的齿槽转矩和负荷扰动性能很容易被参数的变化所影响。为了解决这个不足,论文将BP神经网络算法应用到自抗扰控制
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,辽宁大学轻型产业学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61304094)资助
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无刷直流电机调速系统是多变量,非线性强耦合的非线性系统。它的齿槽转矩和负荷扰动性能很容易被参数的变化所影响。为了解决这个不足,论文将BP神经网络算法应用到自抗扰控制系统。自抗扰控制器是独立的精确的控制器,其扩张状态观测器可以准确地估计该系统的扰动。然而自抗扰控制器的非线性反馈参数是很难获得的,在文章中这些参数是来自BP神经网络。仿真结果表明,基于BP神经网络的自抗扰控制器能改善该伺服系统的快速性、控制精度适应性和鲁棒性。
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