【摘 要】
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永磁同步电机是当今众多高精度、高效、节能自动化控制系统的驱动机构的核心执行部件。对永磁同步电机的控制策略进行改良可以直接改善这些自动化设备的工作性能,达到提高产品性能,节能降耗的目的。本文针对矢量控制等依赖于对象精确模型的永磁同步电机高性能控制方法中存在的问题(如只能实现稳态解耦,鲁棒性和适应性差等),将神经网络与逆系统方法结合,提出了永磁同步电机的神经网络逆解耦控制方法。该方法能减小电机参数时变
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永磁同步电机是当今众多高精度、高效、节能自动化控制系统的驱动机构的核心执行部件。对永磁同步电机的控制策略进行改良可以直接改善这些自动化设备的工作性能,达到提高产品性能,节能降耗的目的。本文针对矢量控制等依赖于对象精确模型的永磁同步电机高性能控制方法中存在的问题(如只能实现稳态解耦,鲁棒性和适应性差等),将神经网络与逆系统方法结合,提出了永磁同步电机的神经网络逆解耦控制方法。该方法能减小电机参数时变、负载扰动以及未建模动态对电机解耦控制的影响,真正实现永磁同步电机的线性化动态解耦控制,有效地提高永磁同
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