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摘要:
船用永磁同步电机是一种非线性、强耦合、多变量的复杂系统,使用常规的PID对其进行速度控制时难以达到理想的效果.为了改善船用永磁同步电机调速系统的性能,设计了一种新的速度控制器-径向基(RBF)神经网络分数阶PIαDβ控制器.利用径向基神经网络的自学习和自训练的功能,对控制器的参数进行在线优化,以便使控制器在未知的系统中能够具有快速的适应能力和较好的控制性能.将设计的控制器应用于船用永磁同步电机的速度控制回路中,并在高速度、大负载扰动的条件下对其进行仿真实验.结果表明,使用了RBF神经网络分数阶PIαDβ控制器的电机控制系统,具有良好的动态响应能力和较强的扰动抑制能力.
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文献信息
篇名 基于分数阶PIαDβ的船用永磁同步电机控制策略研究
来源期刊 舰船科学技术 学科 工学
关键词 永磁同步电机 RBF神经网络 分数阶PIαDβ控制器 速度控制
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 动力系统
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TM351
字数 2974字 语种 中文
DOI 10.3404/j.issn.1672-7649.2018.04.019
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 庞科旺 江苏科技大学电子信息学院 44 166 7.0 9.0
2 张明 江苏科技大学电子信息学院 38 289 9.0 16.0
3 郭长兴 江苏科技大学电子信息学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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永磁同步电机
RBF神经网络
分数阶PIαDβ控制器
速度控制
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
舰船科学技术
半月刊
1672-7649
11-1885/U
大16开
北京市朝阳区科荟路55号院
1979
chi
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6974
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20
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