径向基神经网络在感应电机智能滑模控制中的应用

"高性能感应电机智能动态滑模位置控制.pdf" 本文主要探讨了如何提升感应电机（IM）伺服驱动系统的控制性能，特别是在面对电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素时的鲁棒性。作者提出了一个基于径向基神经网络（RBFN）的智能动态滑模控制（IDSMC）方法。 动态滑模控制（DSMC）是一种常用的方法，用于减少系统的抖振现象并提高跟踪精度。然而，DSMC在实际应用中遇到的一个挑战是难以精确获取切换函数所需的不确定性边界值。为此，研究者将RBFN引入到DSMC中，创建了IDSMC策略。RBFN作为一种非线性逼近工具，能够通过自适应学习算法实时估计不确定性因素的值，并调整其网络参数，以适应不确定性环境的变化。 RBFN的引入增强了系统对不确定性的适应能力。在线训练过程使得RBFN能够不断优化其预测性能，确保系统在面临各种不确定性因素时仍能保持高性能运行。实验验证了该方法的有效性，使用TMS320C31 DSP作为控制核心，结果表明IDSMC方法不仅能够实现系统的精确响应，而且具有显著的鲁棒性。 关键词涵盖的领域包括感应电机控制技术、动态滑模控制理论、径向基神经网络的应用以及系统的鲁棒性设计。中图分类号TM272表明这是属于电气传动领域的技术研究，文献标识码A则表示这是一篇原创性的学术文章。最后，文章给出了DOI编号，方便后续的引用和检索。 该研究为感应电机控制提供了新的解决方案，通过智能动态滑模控制结合径向基神经网络，提高了系统在不确定性条件下的控制性能，对于感应电机的开发者来说，这是一个极具价值的研究成果。