【摘 要】
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为了解决开关磁阻电动机的位置控制问题,提出一种滑模学习神经网络控制方法.滑模学习算法可以加快自适应线性单元权值训练的速度,采用磁链分配方法实现虚拟参考磁链在不同相
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为了解决开关磁阻电动机的位置控制问题,提出一种滑模学习神经网络控制方法.滑模学习算法可以加快自适应线性单元权值训练的速度,采用磁链分配方法实现虚拟参考磁链在不同相之间的合理分配.经过与PD控制器、梯度下降法和转矩分配方法的仿真对比,验证了所设计方法在开关磁阻电动机位置控制方面具有更好的响应速度和控制精度.
In order to solve the problem of position control of Switched Reluctance Motor (SRM), a sliding mode learning neural network control method is proposed. The sliding mode learning algorithm can accelerate the speed of self-adaptive weight training of linear units, The reasonable distribution between phase and phase.Compared with the PD controller, gradient descent method and torque distribution method, the proposed method is verified to have better response speed and control accuracy in SRM position control.
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