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摘要:
提出一种新型的基于模型参考神经网络的异步电机驱动系统鲁棒速度控制方法.由带负载转矩观测器的两层神经网络对象辨识器(NNPI)对未知的电机动态参数进行实时的自适应辨识与估计.由双层神经网络PI控制器(NNC)对异步电机转子速度进行鲁棒控制.神经网络使用学习算法以自动调节NNPIC的参数并有效地降低系统对参数变化以及负载扰动的敏感度.仿真结果表明该方法对于参数变化和负载转矩扰动具有很强的自适应能力,能够提高异步电机的性能,并减小其对参数变化、非线性影响以及负载扰动的敏感度.
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文献信息
篇名 基于模型参考神经网络的异步电机鲁棒速度控制方法
来源期刊 电气应用 学科 工学
关键词 神经网络 模型参考 异步电机鲁棒控制
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 电机控制与保护
研究方向 页码范围 27-30
页数 4页 分类号 TM3
字数 3051字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9560.2008.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龙泳涛 湖南工程学院电气与信息工程系 9 26 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
模型参考
异步电机鲁棒控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气应用
月刊
1672-9560
11-5249/TM
大16开
北京市西城区百万庄大街22号
82-341
1982
chi
出版文献量(篇)
8789
总下载数(次)
13
总被引数(次)
40011
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导