基于模糊RBF神经网络的分数阶滑模控制器优化设计

摘要：

针对神经滑模控制系统中存在的对先验数据依赖性较强的问题,结合RBF神经网络的泛化能力和自学习能力以及模糊推理算法的强适应能力,提出基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机分数阶速度控制系统.模糊推理的引入为神经网络的不确定性提供了有效的指导作用,同时,分数阶微积分算子的引入增加了传统滑模控制器的自由度,从而对该控制器进行了进一步的优化.仿真结果表明,相比RBF神经滑模控制器,提出的模糊RBF神经分数阶滑模控制器具有更好的控制性能.

关键词：永磁同步电机、滑模控制器、RBF神经网络、分数阶、模糊推理、自由度

所属期刊栏目：41

分类号：TN876-34;TM461(无线电设备、电信设备)

资助基金：湖南省教育厅重点项目资助12A136Project Supported by The Key Projects of Hunan Education Department 12A136

在线出版日期：2018-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：87-90