论文摘要
针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈李济,应保胜,马强,伍娇
关键词: 永磁同步电机,滑模增益,滑模观测器,模糊,神经网络,锁相环
来源: 电机与控制应用 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 武汉科技大学汽车与交通工程学院,湖北文理学院汽车与交通工程学院
基金: 国家自然科学基金青年基金项目(51307047),湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201815),湖北省技术创新专项(重大项目)(2016AAA051)
分类号: TM341;TP183
页码: 66-71
总页数: 6
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