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一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略 

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申请/专利权人:兰州交通大学

摘要:本发明提供了一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略,包括如下步骤:首先,将PMLSM动力学方程中的相关电机参数视为未知量,建立其超局部模型;其次,基于RBF神经网络设计用于估计超局部模型中未知参数的估计器;接着,基于RBF神经网络估计器设计外环AST速度控制律;最后,对PMLSM驱动系统中内环d‑q轴电流采用基于PI的矢量控制方法,以实现电机定子电流跟踪其给定值。本发明能够保证PMLSM驱动系统速度的高精度控制,增强系统应对参数与负载扰动的鲁棒性,具有实用性强的工程价值。

主权项:1.一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、基于PMLSM动力学方程建立PMLSM超局部模型;步骤2、基于步骤1的PMLSM超局部模型,设计用于估计未知参数的RBF神经网络估计器;步骤3、基于步骤2的RBF神经网络估计器,设计权值矩阵在线自适应律,并提出径向基函数中心值的在线迭代方法;步骤4、基于步骤3的RBF神经网络估计器,设计外环AST速度控制律;步骤5、采用基于PI的矢量控制设计内环d-q轴电流控制律。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 兰州交通大学 一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略

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