两电机调速系统的神经网络逆无模型自适应鲁棒解耦控制

• 作者: 刘国海 周华伟 张多 陈仁杰
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 两电机调速系统 神经网络逆 无模型自适应补偿控制 解耦控制 鲁棒控制
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 868-874
• 页数: 7页
• 分类号: TP271
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180014

摘要

为了解决非线性强耦合的多输入/输出的两电机调速系统存在较大负载扰动的问题,提出一种基于神经网络逆(neural network inverse,NNI)的鲁棒解耦控制策略.首先,根据逆系统理论,分析系统的可逆性,利用神经网络逼近原系统逆模型,将强耦合的两电机非线性系统线性化解耦为一伪线性复合系统.其次,针对两电机调速系统中负载扰动的问题,根据动态线性化理论,设计无模型自适应(model-free adaptive,MFA)补偿控制器;将MFA补偿控制器与伪线性化复合系统相结合,以提高神经网络逆控制的两电机调速系统在负载扰动下的抗扰性能.基于Matlab/Simulink和PLC实验平台进行仿真和实验.实验结果表明:基于神经网络逆系统的MFA鲁棒控制策略不仅能很好地实现两电机转速与张力的解耦,还对负载扰动具有很强的抗扰性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国海		263	3146	27.0	43.0
2	周华伟		27	131	6.0	11.0
3	张多		13	52	4.0	7.0
4	陈仁杰		1	0	0.0	0.0