基于神经网络的现代感应电机自适应L2鲁棒控制

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摘要：提出一种用于现代感应电机调速的自适应L2鲁棒控制方法。采用反步法（backstepping）推导出2个自适应L2鲁棒控制器,这2个控制器1个控制转速和磁链外环,1个控制定子电流内环。考虑了由感应电机定转子电阻、转动惯量和负载转矩的不确定性造成的扰动,采用RBF（radialbasisfunction）神经网络来补偿这些扰动。提出的控制器可以和1个转子磁链观测器联用。应用转子磁链定向模型固有的解耦性质和HJI（Hamilton-Jaccobi-Issacs）不等式,从全局上证明了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,提出的控制方法对感应电机的不确定性有很强的鲁棒性,且具有很高的动态性能。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200715/24548089.html

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关键词：感应电机 神经网络 鲁棒控制 神经网 hamilton 径向基函数 神经网络 自适应 鲁棒控制 感应电机