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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明提供了一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略，包括如下步骤：首先，将PMLSM动力学方程中的相关电机参数视为未知量，建立其超局部模型；其次，基于RBF神经网络设计用于估计超局部模型中未知参数的估计器；接着，基于RBF神经网络估计器设计外环AST速度控制律；最后，对PMLSM驱动系统中内环d‑q轴电流采用基于PI的矢量控制方法，以实现电机定子电流跟踪其给定值。本发明能够保证PMLSM驱动系统速度的高精度控制，增强系统应对参数与负载扰动的鲁棒性，具有实用性强的工程价值。
主权项：1.一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于PMLSM动力学方程建立PMLSM超局部模型；步骤2、基于步骤1的PMLSM超局部模型，设计用于估计未知参数的RBF神经网络估计器；步骤3、基于步骤2的RBF神经网络估计器，设计权值矩阵在线自适应律，并提出径向基函数中心值的在线迭代方法；步骤4、基于步骤3的RBF神经网络估计器，设计外环AST速度控制律；步骤5、采用基于PI的矢量控制设计内环d-q轴电流控制律。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种基于RBF自适应超扭曲滑模的PMLSM驱动系统速度控制策略
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