【摘 要】
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针对永磁直线同步电动机伺服系统多变量、强耦合、非线性,以及时变的特点,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的永磁直线同步电动机速度控制方法,该方法根据RBF神经网络的结
【机 构】
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南京工程学院自动化学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基础研究项目（08KJB460003）,江苏省高校自然科学基础研究项目（10KJD460001）, 江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目（2008163）
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针对永磁直线同步电动机伺服系统多变量、强耦合、非线性,以及时变的特点,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的永磁直线同步电动机速度控制方法,该方法根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用遗传算法进行离线训练,并通过在线训练调整隐层与输出层的连接权值,实现了电动机速度的自适应控制。实验结果表明,与常规PID控制相比,RBF神经网络控制器提高了直线伺服系统的静态和动态性能,使得电动机在启动和负载改变时转速超调量减小,且转速能更快地趋于稳定。
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