10.19457/j.1001-2095.dqcd19592
永磁直线同步电动机TSKRFNN位置控制
针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、外部扰动等因素而导致系统伺服性能降低的问题,提出一种基于TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)的电机位置控制方法.在建立含有不确定性因素在内的数学模型的基础上,设计TSKRFNN控制器.利用强大的学习能力,TSKRFNN可对系统进行实时在线学习.结构学习使神经网络自动增加节点抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性.参数学习实时在线调整神经网络参数,保证系统动态性能.基于DSP的实验结果表明,无论是在梯形信号还是正弦信号下,该方法均可以保证系统的跟踪性和鲁棒性.
永磁直线同步电动机、不确定性因素、TSK型递归模糊神经网络、位置控制
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TM351(电机)
2015年国家自然科学基金面上项目51577050
2021-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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