自适应神经模糊控制器提升感应电机动态性能—基于MATLAB实证

本文主要探讨了2016年发表于国际期刊《工程科学与技术》第19卷第1714篇的研究论文，名为“2016年感应电机反馈线性化控制系统及其MATLAB环境下的实现”。该研究的焦点在于设计一种针对感应电机驱动的自适应神经模糊转矩控制器，通过解耦反馈线性化技术来改善其动态和稳态性能。 研究者Rabi Narayan Mishra Mohanty和Kanungo Barada Mohanty来自印度Rourkela国立技术学院电气工程系，他们利用状态空间线性化技术对感应电机的磁链和转矩进行分离，构建了解耦控制模型。这种模型是在静止坐标系下进行的，有助于克服感应电机非线性特性，如参数变化、外部干扰和负载变化。作者认为，自适应控制策略，特别是基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的控制器，是一种有效的解决方案，因为它能够通过选择合适的规则库，比传统的模糊逻辑控制程序提供更理想的控制效果。 在MATLAB环境下，研究人员对基于线性化感应电机驱动的控制技术进行了深入研究，评估了其在不同运行条件下的执行效率和有效性。他们对比了ANFIS控制器与传统基于比例积分（PI）控制器的线性化感应电机系统，证明了ANFIS控制器的优势。此外，该研究还展示了实际应用，即在实时系统中使用数字信号处理器（DSP）2812验证了各种控制策略，进一步证明了所提出的控制方法的实用性和可行性。 总结来说，这篇论文贡献了一种新颖的感应电机控制策略，利用ANFIS和解耦反馈线性化技术，提高了系统的性能，为工业和自动化领域的感应电机控制提供了新的理论支持和技术路径。同时，通过MATLAB仿真结果，它为工程实践者提供了有价值的参考和指导。