基于模糊RBF神经网络的分数阶滑模控制器优化设计

• 作者: 余潇 黄辉先
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TN876-34|TM461
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.11.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄辉先	湘潭大学信息工程学院	132	921	17.0	23.0
2	余潇	湘潭大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0