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基于TSK型递归模糊神经网络的永磁 直线同步电机位置控制研究*

作者:熊渊琳,方宝英 日期:2019-04-26/span> 浏览:1102 查看PDF文档

                                              基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究*
                                                                              熊渊琳1,方宝英2
   (1.江苏海事职业技术学院 电气学院,江苏 南京 211170;2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093)




摘要:针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。

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;鲁棒性;跟踪性

中图分类号:TM301.2;TP273                   文献标志码:A                     文章编号:1001-4551(2019)04-0413-05




本文引用格式:
熊渊琳,方宝英.基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究[J].机电工程,2019,36(4):413-417.
XIONG Yuanlin, FANG Baoying. Position control of PMLSM based on TSKtype recurrent fuzzy neural network[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2019,36(4):413-417.
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