10.3969/j.issn.1009-0134.2023.08.017
基于改进型自抗扰控制器的PMSM控制系统分析
针对自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)在扰动剧烈变化时扩张状态观测器(extended state observer,ESO)观测精度降低致系统鲁棒性变差的问题,提出采用径向基(radlal basis function,RBF)神经网络补偿优化ESO的方法,并将其用在永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)速度环中.首先根据永磁同步电机d-q轴微分方程组模型设计一阶自抗扰控制器,搭建电机负载转矩观测器用来采集RBF神经网络所需的负载转矩数据,然后利用RBF神经网络对扰动实时辨识的结果对ESO进行实时补偿,并证明了闭环系统的稳定性,最后通过Matlab/SImullnk仿真平台进行验证.实验结果表明:在相同条件下和传统ADRC相比,加入RBF神经网络补偿的自抗扰控制器在负载突变时,PMSM系统具有更低的震荡幅度和更快的稳定时间.
自抗扰控制、永磁同步电机、神经网络辨识、稳定性分析、负载转矩观测器
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;北京市教委科研项目
2023-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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