[发明专利]无轴承异步电机径向模糊神经网络广义逆控制器构造方法有效

专利信息
申请号: 201210276033.X 申请日: 2012-08-06
公开(公告)号: CN102790582A 公开(公告)日: 2012-11-21
发明(设计)人: 孙晓东;陈龙;江浩斌;杨泽斌;李可 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: H02P21/00 分类号: H02P21/00;H02P27/06
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 楼高潮
地址: 212013 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种无轴承异步电机径向位置模糊神经网络广义逆控制器的构造方法,用具有6个输入节点、2个输出节点的模糊神经网络加4个线性环节构成具有2个输入节点、2个输出节点的模糊神经网络广义逆,调整模糊神经网络的各个参数和权系数使模糊神经网络广义逆实现复合被控对象的广义逆系统功能;将模糊神经网络广义逆串接于复合被控对象之前组成广义伪线性系统;将模糊神经网络广义逆串接在复合被控对象之前,由模糊神经网络广义逆、Park逆变换、Clark逆变换和电流跟踪型逆变器共同构成控制器,实现无轴承异步电机径向位置非线性系统的开环线性化控制,无需设计复杂的闭环控制器即可确保无轴承异步电机的稳定悬浮运行。
搜索关键词: 轴承 异步电机 径向 模糊 神经网络 广义 控制器 构造 方法
【主权项】:
1.一种无轴承异步电机径向模糊神经网络广义逆控制器构造方法,其特征在于采用如下步骤:1)将Park逆变换(11)、Clark逆变换(12)、电流跟踪型逆变器(13)和被控的无轴承异步电机(14)依次串接组成复合被控对象(15);2)用具有6个输入节点、2个输出节点的模糊神经网络(21)加4个线性环节构成具有2个输入节点、2个输出节点的模糊神经网络广义逆(22),其中,模糊神经网络广义逆(22)的第一个输入作为模糊神经网络(21)的第一个输入,其经二阶系统的输出为模糊神经网络(21)的第二个输入,再经一个积分器s-1的输出为模糊神经网络(21)的第三个输入;模糊神经网络广义逆(22)的第二个输入作为模糊神经网络(21)的第四个输入,其经二阶系统的输出为模糊神经网络(21)的第五个输入,再经一个积分器s-1的输出为模糊神经网络(21)的第六个输入,模糊神经网络(21)的输出是模糊神经网络广义逆(22)的输出,a10a11a12a20a21a22为广义逆系统的参数;3)调整模糊神经网络(21)的各个参数和权系数使模糊神经网络广义逆(22)实现复合被控对象(15)的广义逆系统功能;将模糊神经网络广义逆(22)串接于复合被控对象(15)之前组成广义伪线性系统(3);广义伪线性系统(3)被线性化解耦为两个单输入单输出子系统,分别为两个位移二阶伪线性子系统;4)将模糊神经网络广义逆(22)串接在复合被控对象(15)之前,由模糊神经网络广义逆(22)、Park逆变换(11)、Clark逆变换(12)和电流跟踪型逆变器(13)共同构成无轴承异步电机径向模糊神经网络广义逆控制器(4)。
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