从感应伺服电机驱动的自适应神经控制中学习

摘要：

针对系统参数完全禾知的感应伺服电机驱动系统,为提高系统的控制精度,通过分析间接磁场定向控制感应伺服电机驱动模型.使用RBF神经网络设计了一种新的自适应神经网络控制器,使系统的输出跟踪给定参考轨迹,并在稳定的控制过程中实现了确定学习,使分神经网络权值收敛到最优值及未知闭环系统动态的局部准确逼近,学过的知识可应用到后续相同或相似的控制任务中,提高系统的控制精度.最后,用实例仿真说明了所设计控制算法能实现在控制中学习.

关键词：伺服电机驱动、确定学习、径向基函数神经网络、自适应神经网络控制

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60934001,61075082;华南理工大学中央高校基本科研业务费2012ZZ0106

在线出版日期：2014-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：339-343