非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 。

开关磁阻电机转矩脉动的智能抑制研究

开关磁阻电机的转矩脉动是应用中的一个突出问题。该文对1台6/4极结构的开关磁阻电机在已获得矩角特性的基础上,应用自适应模糊神经网络(ANF IS)对其转矩逆模型进行离线学习。学习完成之后,根据转矩分配函数对各相转矩进行分配,利用模糊神经网络实时优化出期望转矩所需要的相电流波形,然后采用电流滞环跟踪此期望电流,从而实现电机的低转矩脉动控制。仿真结果证明了这种方法的有效性。