【摘 要】
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复杂工况下事先设定的PI参数不能满足电机新的运行状态,针对此问题设计一种基于对角递归神经网络PI参数动态自整定的转速估计器,对其中的PI参数进行动态整定以提高系统鲁棒性
【机 构】
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苏州工业职业技术学院机电工程系,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金面上研究项目(BK20161229);江苏高校“青蓝工程”(2017[15])资助
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复杂工况下事先设定的PI参数不能满足电机新的运行状态,针对此问题设计一种基于对角递归神经网络PI参数动态自整定的转速估计器,对其中的PI参数进行动态整定以提高系统鲁棒性和估计精确度。分析了基于模型参考自适应系统转速估计的原理和结构,利用Popov超稳定理论推导出估计系统的自适应律。在MRAS转速估计的基础上,利用DRNN对MRAS转速估计系统中的PI参数进行动态在线整定,得到基于DRNN-MRAS的新型转速估计系统。仿真和实验结果验证了新型DRNN-MRAS算法的有效性和实用性。
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