【摘 要】
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提出了一种用于永磁直线电机伺服控制的神经滑模控制方法,通过神经网络的在线学习,削弱了滑模控制的抖振。该方法由推力,磁链的积分函数建立滑模面,然后将滑模向量作为RBF神
【机 构】
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华东理工大学,上海电气集团中央研究院
【基金项目】
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上海市科技启明星计划(09QB1401000), 上海市教委科技创新重点项目(09ZZ60), 上海市重点学科(B504)
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提出了一种用于永磁直线电机伺服控制的神经滑模控制方法,通过神经网络的在线学习,削弱了滑模控制的抖振。该方法由推力,磁链的积分函数建立滑模面,然后将滑模向量作为RBF神经网络的输入量,RBF神经网络的输出量即为d-q轴控制电压ud、uq,自适应算法根据可达性条件实时在线调整RBF神经网络的连接权值,从而使得系统最终到达滑模面,完成速度控制。仿真结果表明了该控制器的有效性。
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