Строка новостей

Chen S. Y., Liu T. S. / Intelligent tracking control of a PMLSM using self-evolving probabilistic fuzzy neural network. — С. 1043 — 1054. — англ. // IET Electric Power Applications, 2017, Том 11, N 6

Интеллектуальное позиционное управление с использованием саморазвивающейся стохастической нечеткой нейронной сети

 

Это исследование представляет  саморазвивающуюся стохастическую контроллером  с асимметричной функцией принадлежности (self-evolving probabilistic fuzzy  neural network with asymmetric membership function (SPFNN-AMF)) для позиционного управления с линейным синхронным двигателем с постоянными магнитами (PMLSM). Вначале анализируется динамическая модель PMLSM, используемая для синтеза  управления с ориентацией по полю. Далее предлагается  система управления с SPFNN-AMF, которая объединяет преимущества саморазвивающейся нечеткой нейронной сети, логической системы нечеткой логики с асимметричной функцией принадлежности и предполагает анализировать неопределенности, случайные возмущения и нестационарность сервопривода  с PMLSM во время процесса управления. Для управления с SPFNN-AMF предложен алгоритм обучения, который состоит из изучения структуры и параметрического обучения , в котором первый используется для автоматического формирования нечетких правил , тогда как последний используется для динамического изменения сетевых параметров. Наконец, подробные экспериментальные результаты отслеживания двух позиционных профилей  при разных условиях работы демонстрируют обоснованность и надежность предлагаемого SPFNN-AMF для управления системой сервопривода PMLSM

 

Проверьте также

Tian B., An Q. T., Duan J. D., Semenov D., Sun D. Y., Sun L. / Cancellation of Torque Ripples With FOC Strategy Under Two-Phase Failures of the Five-Phase PM Motor. — С. 5459 — 5472. — англ. // IEEE Transactions on Power Electronics, 2017, Том 32, N 7

Подавление пульсаций крутящего момента с помощью стратегии управления с ориентацией по полю при обрыве двух …