基于自适应径向基函数神经网络的无刷直流电机直接电流控制

• 作者: 史婷娜 夏长亮 徐绍辉 杨荣 王娟 陈炜
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无刷直流电机 直接电流控制 自适应RBF神经网络 递推最小二乘法
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 电机电工
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: TM383
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2003.06.024

摘要

提出了基于自适应径向基函数(Radial Basis Function)神经网络的无刷直流电机直接电流控制新方法.该方法构造了一个隐层节点初始个数为零的RBF网络,通过在训练过程中不断地按照自适应算法添加和删除隐层单元, 形成一个结构简单、紧凑的RBF网络来实现电机电压、电流与功率开关导通信号之间的非线性映射,直接控制功率开关的通断,实现无位置传感器的直接电流控制.网络训练采用离线训练和在线训练相结合的方法.首先利用来自实验数据的训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练,确定RBF网络隐层节点的个数及位置;再按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权;最后,用数字处理器(DSP)实现在线控制算法.实验结果表明,该控制方法具有较高的鲁棒性和控制精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史婷娜	天津大学电气与自动化工程学院	90	2214	26.0	45.0
2	夏长亮	天津大学电气与自动化工程学院	130	4736	37.0	65.0
3	陈炜	天津大学电气与自动化工程学院	42	823	16.0	28.0
4	王娟	天津大学电气与自动化工程学院	51	784	13.0	26.0
8	徐绍辉	天津大学电气与自动化工程学院	6	282	5.0	6.0
9	杨荣	天津大学电气与自动化工程学院	9	506	8.0	9.0