论文摘要
为了解决非线性强耦合的多输入/输出的两电机调速系统存在较大负载扰动的问题,提出一种基于神经网络逆（neural network inverse,NNI）的鲁棒解耦控制策略。首先,根据逆系统理论,分析系统的可逆性,利用神经网络逼近原系统逆模型,将强耦合的两电机非线性系统线性化解耦为一伪线性复合系统。其次,针对两电机调速系统中负载扰动的问题,根据动态线性化理论,设计无模型自适应（model-freeadaptive,MFA）补偿控制器;将MFA补偿控制器与伪线性化复合系统相结合,以提高神经网络逆控制的两电机调速系统在负载扰动下的抗扰性能。基于Matlab/Simulink和PLC实验平台进行仿真和实验。实验结果表明:基于神经网络逆系统的MFA鲁棒控制策略不仅能很好地实现两电机转速与张力的解耦,还对负载扰动具有很强的抗扰性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘国海,陈仁杰,张多,周华伟
关键词: 两电机调速系统,神经网络逆,无模型自适应补偿控制,解耦控制,鲁棒控制
来源: 中国电机工程学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 江苏大学电气信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51577084),江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA470002),江苏省高校优势学科项目~~
分类号: TM30
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180014
页码: 868-874+965
总页数: 8
文件大小: 681K
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标签：两电机调速系统论文; 神经网络逆论文; 无模型自适应补偿控制论文; 解耦控制论文; 鲁棒控制论文;