永磁同步电机中基于RBF神经网络的自抗扰控制优化及MATLAB实现

上传者: KpypBmmN | 上传时间: 2025-12-16 16:54:33 | 文件大小: 876KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文探讨了将RBF神经网络应用于永磁同步电机(PMSM)的自抗扰控制(ADRC),旨在提高控制系统的自适应性和鲁棒性。文中详细介绍了RBF-ADRC控制器的设计原理,特别是利用RBF网络在线调整ESO参数的方法。通过MATLAB仿真实验验证了该方法的有效性,在突加负载和参数摄动情况下表现出更好的稳定性和响应速度。同时,文章还提供了具体的代码实现细节和技术要点,如参数变化率限幅、高斯函数中心点初始化策略等。 适合人群:从事电机控制系统设计的研究人员、工程师以及相关专业的研究生。 使用场景及目标:适用于需要高精度、强鲁棒性的永磁同步电机控制系统开发项目。主要目标是降低传统ADRC的手动参数整定难度,提高系统对外部扰动的抵抗能力。 其他说明:文中提到的技术不仅限于PMSM,对于其他类型的电机同样有借鉴意义。此外,作者分享了一些实用的经验技巧,如神经网络初始化、计算效率优化等,有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。

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