基于RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考自适应控制.pdf

维普资讯 第 36卷 第2期 善莱电力 EastChinaElectricPower V01．36 No．2 2008年2月 Feb． 2008 基于 RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识 与模型参考 自适应控制 蔡智慧 ，唐 忠。，马士英 (1．长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410076；2．上海电力学院计算机与信息工程学院，上海 200090) 摘 要：永磁同步电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统 PI控制方法的不足，提出了 种基于RBF 神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考 自适应控制方法。该方法利用 RBF神经网络极强的非线性映 射能力 ，通过对神经网络的离线和在线训练，实现了电机速度的自适应控制。仿真结果表明该方法控制精度 高，动、静态特性好。 关键词 ：永磁同步电机；自适应控制；RBF神经网络；矢量控制；在线辨识 作者简介：蔡智慧(1980一)，男，硕士研究生，主要研究方向为电力系统运行分析和控制。 中图分类号：TM301．2 文献标识码 ：A 文章编号：1001_9529(2008)02-0108-05 RBF neuralnetworkbasedon-linediscriminationandmodelreferenceself-adaptivecontrol forpermanentmagnetsynchronousmotors CAIZhi一 ，TANGZhong2 MA Shi—ying ， (1．SchoolofElectricalandInformationEnganeering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410076，China； 2．SchoolofComputerandInfomrationEngineering，ShanghaiUniversi(yofElectricPower，Shanghai200090，China) Abstract：Thecontrolsystem ofthepemr anentmagnetsynchronousmotorismulti—variableandnon．1inear ． Tosolve thedefectsofthetraditionalPIcontrolmethod，aRBFneuralnetworkbasedon1inediscriminationandmodelrefer- enceself-adaptivecontrolmethodforpemr anentmagnetsynchronousmotorsisproposedwhichachievestheadaptive controlofhtemotorspeedbyusinghteoutstdndingnon—linearmappingabilityof RBFneuralnetworkandhteoff-line andon—linetrainingoftheneuralnetwork．Simulationsshow thathtemethodhashighcontrolaccuracyandgooddy一