永磁直线同步电动机TSKRFNN位置控制

• 作者: 熊渊琳 陈琳 马宏忠
• 来源期刊: 电气传动
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁直线同步电动机 不确定性因素 TSK型递归模糊神经网络 位置控制
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TM351
• 语种: 中文
• DOI: 10.19457/j.1001-2095.dqcd19592

摘要

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、外部扰动等因素而导致系统伺服性能降低的问题,提出一种基于TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)的电机位置控制方法.在建立含有不确定性因素在内的数学模型的基础上,设计TSKRFNN控制器.利用强大的学习能力,TSKRFNN可对系统进行实时在线学习.结构学习使神经网络自动增加节点抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性.参数学习实时在线调整神经网络参数,保证系统动态性能.基于DSP的实验结果表明,无论是在梯形信号还是正弦信号下,该方法均可以保证系统的跟踪性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宏忠		202	2303	25.0	37.0
2	陈琳		13	17	2.0	4.0
3	熊渊琳		1	0	0.0	0.0