感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制

被引：5

作者：

陈维

王耀南

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

电机与控制学报 | 2007年 / 03期

关键词：

神经网络; 自适应; L2鲁棒控制; 径向基函数; HJI不等式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TM346 [感应电机];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对感应电机控制中存在的参数不确定性,基于反步法(backstepping)设计了感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制器,提出了控制器和一个转子磁链观测器联用,考虑了磁链估计误差。控制器用径向基函数神经网络(RBFNN)补偿定、转子电阻,及负载转矩和磁链估计误差的不确定性。根据HJI(hamilton-jaccobi-issacs)不等式证明了该控制系统的鲁棒性和稳定性,避免了直接解HJI不等式。仿真结果表明,提出的控制方法对于所考虑的不确定性是鲁棒的,对转速和转子磁链参考信号跟踪精确度高,不必假设所有的状态变量可测量,适用于高性能的感应电机控制系统。

引用

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