本文關鍵詞： 開關磁阻電動機 滑模學習算法 自適應線性單元 磁鏈分配方法　出處：《控制與決策》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決開關磁阻電動機的位置控制問題,提出一種滑模學習神經網絡控制方法.滑模學習算法可以加快自適應線性單元權值訓練的速度,采用磁鏈分配方法實現(xiàn)虛擬參考磁鏈在不同相之間的合理分配.經過與PD控制器、梯度下降法和轉矩分配方法的仿真對比,驗證了所設計方法在開關磁阻電動機位置控制方面具有更好的響應速度和控制精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of position control of switched reluctance motor, a sliding mode learning neural network control method. The sliding mode learning algorithm can speed up the adaptive weight training speed, the flux distribution method of the rational allocation of virtual reference flux in different phases. With PD controller, simulation method and torque distribution method of gradient descent the response speed and control accuracy of the design method is better in terms of switched reluctance motor position control is verified.

【作者單位】： 杭州電子科技大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273086)
【分類號】：TM352;TP273

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本文編號：1549530