感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制

摘要：

针对感应电机控制中存在的参数不确定性,基于反步法(backstepping)设计了感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制器,提出了控制器和一个转子磁链观测器联用,考虑了磁链估计误差.控制器用径向基函数神经网络(RBFNN)补偿定、转子电阻,及负载转矩和磁链估计误差的不确定性.根据HJI(hamilton-jaccobi-issacs)不等式证明了该控制系统的鲁棒性和稳定性,避免了直接解HJI不等式.仿真结果表明,提出的控制方法对于所考虑的不确定性是鲁棒的,对转速和转子磁链参考信号跟踪精确度高,不必假设所有的状态变量可测量,适用于高性能的感应电机控制系统.

关键词：神经网络、自适应、L2鲁棒控制、径向基函数、HJI不等式

所属期刊栏目：11

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60375001

在线出版日期：2007-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：211-216