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基于RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考自适应控制
维普资讯
第 36卷 第2期 善莱电力
EastChinaElectricPower V01．36 No．2
2008年2月 Feb． 2008
基于 RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识
与模型参考 自适应控制
蔡智慧 ，唐 忠。，马士英
(1．长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410076；2．上海电力学院计算机与信息工程学院，上海 200090)
摘 要：永磁同步电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统 PI控制方法的不足，提出了 种基于RBF
神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考 自适应控制方法。该方法利用 RBF神经网络极强的非线性映
射能力 ，通过对神经网络的离线和在线训练，实现了电机速度的自适应控制。仿真结果表明该方法控制精度
高，动、静态特性好。
关键词 ：永磁同步电机；自适应控制；RBF神经网络；矢量控制；在线辨识
作者简介：蔡智慧(1980一)，男，硕士研究生，主要研究方向为电力系统运行分析和控制。
中图分类号：TM301．2 文献标识码 ：A 文章编号：1001_9529(2008)02-0108-05
RBF neuralnetworkbasedon-linediscriminationandmodelreferenceself-adaptivecontrol
forpermanentmagnetsynchronousmotors
CAIZhi一 ，TANGZhong2 MA Shi—ying
，
(1．SchoolofElectricalandInformationEnganeering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410076，China；
2．SchoolofComputerandInfomrationEngineering，ShanghaiUniversi(yofElectricPower，Shanghai200090，China)
Abstract：Thecontrolsystem ofthepemr anentmagnetsynchronousmotorismulti—variableandnon．1inear
． Tosolve
thedefectsofthetraditionalPIcontrolmethod，aRBFneuralnetworkbasedon1inediscriminationandmodelrefer-
enceself-adaptivecontrolmethodforpemr anentmagnetsynchronousmotorsisproposedwhichachievestheadaptive
controlofhtemotorspeedbyusinghteoutstdndingnon—linearmappingabilityof RBFneuralnetworkandhteoff-line
andon—linetrainingoftheneuralnetwork．Simulationsshow thathtemethodhashighcontrolaccuracyandgooddy一
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