基于神经网络的 PMSM 分数阶积分滑模控制
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Fractional Order Integral Sliding Mode Control of PMSM Based on Neural Network
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    为了提高永磁同步电机调速控制性能,在分数阶积分滑模控制策略的基础上,设计一种基于神经网络的 变阶次分数阶积分滑模控制策略。利用分数阶积分随时间缓慢衰减的特性来增强系统的鲁棒性,通过指数趋近律削 弱滑模面的抖振现象,分析了分数阶阶次对系统动态性能的影响,引入 RBF 神经网络对滑模面函数中的分数阶积分 阶次进行动态调节,提高了系统的综合性能。仿真结果表明:与固定阶次的分数阶积分滑模控制相比,该控制方法 有利于取得更好的动态跟踪性能和稳定精度。

    Abstract:

    In order to improve the speed control performance of the PMSM speed control system, a fractional order integral neural network sliding mode speed controller is designed based on fractional order integral sliding mode. The robustness of the system is enhanced by the slow decay of fractional integration over time, and the chattering phenomenon of the sliding surface is weakened by the exponential approach law, analyzed the influence of fractional order on the dynamic performance of the system, and the RBF neural network is introduced to dynamically adjust the fractional integral order in the sliding surface function. The system comprehensive performance is improved. The simulation proves that compared with the ordinary fractional order integrated sliding mode control, the designed variable-order fractional-order integral sliding mode controller based on RBF neural network can acquire better dynamic tracking performance and stable accuracy.

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    引证文献
引用本文

胡 达.基于神经网络的 PMSM 分数阶积分滑模控制[J].,2019,38(05).

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  • 收稿日期:2018-12-22
  • 最后修改日期:2019-02-28
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  • 在线发布日期: 2019-06-10
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