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基于BP神经网络的永磁直线电机逆控制系统分析

BP neural adaptive network inverse control for permanent magnet linear servo system

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【作者】 马航； 杨俊友；

【Author】 MA Hang~1, YANG Jun-you~2 (1. School of Engineering, Shenyang University of Technology, Liaoyang, 111003, China, 2. School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110023, China)

【机构】 沈阳工业大学工程学院； 沈阳工业大学电气工程学院 辽宁辽阳111003； 辽宁沈阳110023；

【摘要】 将交流永磁直线电动机作为被控对象,利用自适应逆控制理论设计了BP神经网络自适应逆控制系统,解决了模型摄动和参数不确定性等问题,提高了系统的稳定性与鲁棒性;利用逆控制器的快速反应能力保证了系统的高性能.

【Abstract】 Based on neural network adaptive inverse control theory, a permanent magnet linear servo motor (PMLSM) control system is designed. Some difficulties on modeling perturbation and parameter uncertainties are overcome. The proposed scheme makes the system have high stability and robust performances, which are verified by simulation.

【关键词】 直线伺服； 神经网络； 自适应逆控制；
【Key words】 linear servo； neural network； adaptive inverse control；
  • 【文献出处】 沈阳工业大学学报 ,Journal of Shenyang University of Technology , 编辑部邮箱 ,2004年05期
  • 【分类号】TM343.2
  • 【被引频次】10
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