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基于模糊神经网络的高精度电机自抗扰控制

  • 何静 ,
  • 肖建 ,
  • 倪亮 ,
  • 于巍巍 ,
  • 杨成山 ,
  • 郑广瑜
展开
  • 上海无线电设备研究所, 上海 201100

何静(1982-),男,陕西西安人,高级工程师,硕士,研究方向:高精度电机控制技术。

收稿日期: 2019-02-14

  网络出版日期: 2025-05-30

Active Disturbance Rejection Control of High Precision Motor Based on Fuzzy Neural Network

  • HE Jing ,
  • XIAO Jian ,
  • NI Liang ,
  • YU Weiwei ,
  • YANG Chengshan ,
  • ZHENG Guangyu
Expand
  • Shanghai Institute of Radio Equipment, Shanghai 201100, China

Received date: 2019-02-14

  Online published: 2025-05-30

摘要

针对太赫兹雷达系统中伺服电机采用PID方法控制精度不高、鲁棒性较弱,及采用自抗扰控制方法参数难以确定等缺点,提出了一种利用模糊神经网络的自适应学习的优点来调节自抗扰控制参数的高精度电机控制方法。首先建立了基于模糊神经网络的自抗扰控制的电机模型,然后分别对该模型和普通PID模型进行了系统仿真和实验测试。结果表明,该方法能显著提高电机的控制精度和鲁棒性。

本文引用格式

何静 , 肖建 , 倪亮 , 于巍巍 , 杨成山 , 郑广瑜 . 基于模糊神经网络的高精度电机自抗扰控制[J]. 弹箭与制导学报, 2020 , 40(2) : 10 -14 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2020.02.003

Abstract

Aiming at the shortcomings of the PID control of the servo motor in the terahertz radar system,such as low precision and weak robustness,and the trouble in assuring the ADRC control parameters,an automatic anti-interference method based on fuzzy neural network is proposed. Firstly,the motor model of auto disturbance rejection control based on fuzzy neural network is established. Then the system simulation and experimental test are carried out on the model and common PID model.The results demonstrate that the method can significantly improve the control precision and stability of the motor。

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[1]
韩京清. 自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术[M]. 北京: 国防工业出版社, 2008:85-89.

[2]
陈维敏. 交流永磁同步电机低速性能研究[D]. 济南: 山东大学, 2011.

[3]
黄庆, 黄守道, 伍倩倩, 等. 基于模糊自抗扰控制器的永磁同步电动机伺服系统[J]. 电工技术报, 2013, 28(9):294-301.

[4]
陈洪. 髙延滨, 孙华. 自适应模糊自抗扰控制器的研究与设计[J]. 微计算机信息, 2008, 24(22):32-33.

[5]
黄庆, 黄守道, 匡江传, 等. 基于模糊自抗扰的PMSM无速度传感器控制[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2012, 39(7):37-43.

[6]
黄庆. 交流永磁电机伺服系统复合自抗扰控制策略研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2014.

[7]
史永丽. 基于人工智能的自抗扰控制及其在伺服系统中的应用[D]. 北京: 北京理工大学, 2007.

[8]
李匡成. 基于RBF神经网络的伺服系统自适应自抗扰控制[J]. 电气自动化, 2010, 32(2):23-25.

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