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基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制

王家军

王家军. 基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制. 自动化学报, 2009, 35(1): 1-8. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00001
引用本文: 王家军. 基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制. 自动化学报, 2009, 35(1): 1-8. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00001
WANG Jia-Jun. Sliding Mode Backstepping Control of Induction Motor Based on Self-recurrent Wavelet Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(1): 1-8. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00001
Citation: WANG Jia-Jun. Sliding Mode Backstepping Control of Induction Motor Based on Self-recurrent Wavelet Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(1): 1-8. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00001

基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00001
详细信息
    通讯作者:

    王家军

  • 中图分类号: TP470.4057

Sliding Mode Backstepping Control of Induction Motor Based on Self-recurrent Wavelet Neural Networks

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    Corresponding author: WANG Jia-Jun
  • 摘要: 为了提高感应电动机控制的鲁棒性, 提出了一种新颖的感应电动机解耦模型. 基于感应电动机的解耦模型, 利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器. 滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键, 采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks, SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振. 仿真结果表明基于SRWNN在线估计滑模开关增益的滑模反推控制方案可以有效提高感应电动机控制的鲁棒性, 同时降低了滑模控制造成的抖振.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-10
  • 修回日期:  2007-12-02
  • 刊出日期:  2009-01-20

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