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摘要:
在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.
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文献信息
篇名 两电机同步系统的神经网络控制
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 感应电机 神经网络 RBF网络 自适应控制 解耦控制 速度 张力
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 电气电子工程
研究方向 页码范围 240-243
页数 4页 分类号 TP273
字数 2649字 语种 中文
DOI
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 刘星桥 江苏大学电气信息工程学院 105 1201 18.0 30.0
2 刘国海 江苏大学电气信息工程学院 263 3146 27.0 43.0
3 陈冲 江苏大学电气信息工程学院 11 66 5.0 7.0
4 陆秀银 江苏大学电气信息工程学院 3 21 2.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
感应电机
神经网络
RBF网络
自适应控制
解耦控制
速度
张力
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
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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