基于Lyapunov闭环稳定的CNN直流电机死区控制

基于Lyapunov闭环稳定的CNN直流电机死区控制

论文摘要

针对传统直流电机控制策略中,未考虑参数未知、死区输入以及非线性特性问题,提出一种基于Lyapunov闭环稳定的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)直流电机死区控制策略。首先给出直流电动机的动力学系统模型,以及自适应卷积神经网络的控制目标,利用卷积神经网络逼近直流电机系统中的未知参数,并利用Lyapunov函数进行状态反馈自适应控制器设计,然后给出闭环控制系统中的信号有界定理,从理论上对其稳定性进行分析。最后利用MATLAB平台对所提控制策略进行模型建立和实验仿真,结果显示所提算法具有良好的控制特性。

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类型: 期刊论文

作者: 张俊勇,东方,苗毅斐

关键词: 直流电机,死区控制,函数,卷积神经网络,状态反馈

来源: 控制工程 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 陕西国防工业职业技术学院数控工程学院,陕西国防工业职业技术学院机电工程学院,天津大学机械工程学院

分类号: TP273;TM33

DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161560

页码: 1515-1520

总页数: 6

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