基于RBFNN的感应电机自适应L2鲁棒控制器设计

本文档探讨了感应电机控制中的关键问题——参数不确定性。作者陈维和王耀南针对这一挑战，提出了基于反步法（backstepping）的神经网络自适应L2鲁棒控制器设计。这种控制器的创新之处在于它结合了控制器和一个转子磁链观测器，特别考虑到了磁链估计误差的影响，这是在实际应用中常见的难以精确测量的因素。 控制器的核心是采用了径向基函数神经网络（RBFNN），这是一种强大的非线性逼近工具，用于补偿定子和转子电阻的不确定性，以及负载转矩和磁链估计误差。通过RBFNN的学习能力，系统能够实时适应这些变化，提高了控制的鲁棒性。 论文引用了HJI（hamilton-jaccobi-issacs）不等式来理论验证这个控制系统的稳健性和稳定性。通常，解决HJI不等式是一项复杂的任务，但作者巧妙地绕过了直接求解的过程，这简化了分析步骤且有助于控制性能的优化。 通过仿真结果，研究人员证实了这种方法的有效性，它在面对各种参数不确定性时仍能保持良好的性能，能够精准地跟踪转速和转子磁链参考信号，无需假设所有状态变量完全可测量。这对于现代高性能感应电机控制系统来说具有重要意义，因为它能够在实际操作环境中提供稳定、高效的控制策略。 这篇论文不仅提供了感应电机控制的一种创新解决方案，而且还展示了神经网络自适应L2鲁棒控制在处理复杂动态系统中的优势，尤其是在参数不确定性的情况下。这对于推进电机控制技术的发展和提高电机系统的实用性能具有很高的价值。