基于滑模学习神经网络的开关磁阻电动机位置控制
作者:
作者单位:

(杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018)

作者简介:

王家军(1975-), 男, 教授, 博士, 从事电机控制技术等研究;孙嘉豪(1992-), 男, 硕士生, 从事电机控制技术的研究.

通讯作者:

E-mail: 152060125@hdu.edu.cn

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61273086).


Position control of SRM based on sliding-mode-learning neural networks
Author:
Affiliation:

(School of Automation,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China)

Fund Project:

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    摘要:

    为了解决开关磁阻电动机的位置控制问题,提出一种滑模学习神经网络控制方法.滑模学习算法可以加快自适应线性单元权值训练的速度,采用磁链分配方法实现虚拟参考磁链在不同相之间的合理分配.经过与PD控制器、梯度下降法和转矩分配方法的仿真对比,验证了所设计方法在开关磁阻电动机位置控制方面具有更好的响应速度和控制精度.

    Abstract:

    A sliding-mode-learning neural networks control method is proposed to solve the position control problem of the switched reluctance motor. The training speed for the weights of the Adaline can be enhanced with sliding-mode-learning algorithm. The flux-linkage-sharing method is used to realize the sharing of the virtual reference flux-linkage between different phases of the SRM. The proposed control method is compared with the PD controller, gradient-descent method and torque-sharing method through simulation. The comparisons prove that the proposed control method can make the position control of the SRM has higher responding speed and higher control accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王家军,孙嘉豪,郑致远.基于滑模学习神经网络的开关磁阻电动机位置控制[J].控制与决策,2017,32(6):1133-1136

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  • 在线发布日期: 2017-06-16
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