基于实时神经网络辨识的电机无差拍预测控制方法及系统

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基于实时神经网络辨识的电机无差拍预测控制方法及系统
申请号:CN202511085516
申请日期:2025-08-04
公开号:CN120934385A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明适用于火炮随动系统领域中的PMSM调速控制。针对火炮随动系统对永磁同步电机快速响应、高稳态精度和良好的抗扰能力的要求,提出了基于实时神经网络辨识器的电机无差拍预测控制方法及系统。通过将无差拍预测控制与神经网络控制相结合,无差拍预测控制器能够确保电机以最大输出能力跟踪期望目标,改进的神经网络辨识器通过自适应梯度下降算法能够实时补偿永磁同步电机转速环的集总扰动,提高无差拍预测控制器的扰动抵抗性能,提高电机和转速的稳态控制精度,同时本方法也避免了复杂的全局参数辨识过程。本发明公开的基于实时神经网络辨识器的电机无差拍预测控制方法能够有效地提高永磁同步电机的转速跟踪性能和鲁棒性能。
技术关键词
预测控制方法 电机转子转动惯量 BP神经网络 梯度下降算法 预测控制系统 永磁磁链 火炮随动系统 速度检测传感器 空间矢量脉宽调制 电流环控制器 神经网络辨识器 静止坐标系 同步电机控制系统 PWM控制
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