公开(公告)号：CN113126484B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202110415388.1

申请日：2021-04-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  黄佳 ,  高建锋 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  李晓 ,  原翰玫

IPC: G05B13/02

Abstract: 本发明公开一种液压系统改进的无模型滑模控制系统和方法，针对液压系统的强非线性和不确定性等特点，结合无模型控制器和无模型终端积分滑模控制器的控制规律，将仿人智能控制与无模型滑模控制相融合，融入偏差与偏差变化率相乘的控制量信息，丰富了偏差处理的动态信息，提高了控制器的响应速度，有效改善了动态和稳态性能。本发明具有运算量小，易于实现液压系统的在线控制的特点。

公开(公告)号：CN110022109B

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN201910309126.X

申请日：2019-04-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  陈童 ,  经本钦 ,  李珊 ,  姜辉 ,  伍锡如 ,  李晓 ,  唐士杰 ,  张向文 ,  高建锋 ,  潘登

IPC: H02P23/00 ,  H02P23/04 ,  H02P25/098

Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法与系统。本方法由SRM的电感模型得到转矩‑电流转换关系，经电流分配函数得到各相控制电流，以实现抑制转矩脉动。根据SRM转矩与电流的非线性特性关系，以描述SRM电流基本变化规律的函数作为隐含层激活函数，设计描述SRM强非线性特性的转矩‑电流神经网络模型，通过转矩‑电流神经网络模型的自学习，计算转矩对应的总参考电流，再经电流分配函数，获得在各相对应的参考电流，控制SRM。按本法设计的系统微处理器的程序存储器有执行本法的各程序模块，SRM上的各传感器信号接入微处理器，经功率变换器连接控制SRM。本发明实现了开关磁阻电机转矩脉动的有效控制。

公开(公告)号：CN113126484A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110415388.1

申请日：2021-04-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  黄佳 ,  高建锋 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  李晓 ,  原翰玫

IPC: G05B13/02

Abstract: 本发明公开一种液压系统改进的无模型滑模控制系统和方法，针对液压系统的强非线性和不确定性等特点，结合无模型控制器和无模型终端积分滑模控制器的控制规律，将仿人智能控制与无模型滑模控制相融合，融入偏差与偏差变化率相乘的控制量信息，丰富了偏差处理的动态信息，提高了控制器的响应速度，有效改善了动态和稳态性能。本发明具有运算量小，易于实现液压系统的在线控制的特点。

公开(公告)号：CN110022109A

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201910309126.X

申请日：2019-04-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  陈童 ,  经本钦 ,  李珊 ,  姜辉 ,  伍锡如 ,  李晓 ,  唐士杰 ,  张向文 ,  高建锋 ,  潘登

IPC: H02P23/00 ,  H02P23/04 ,  H02P25/098

Abstract: 本发明为一种转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法与系统。本方法由SRM的电感模型得到转矩-电流转换关系，经电流分配函数得到各相控制电流，以实现抑制转矩脉动。根据SRM转矩与电流的非线性特性关系，以描述SRM电流基本变化规律的函数作为隐含层激活函数，设计描述SRM强非线性特性的转矩-电流神经网络模型，通过转矩-电流神经网络模型的自学习，计算转矩对应的总参考电流，再经电流分配函数，获得在各相对应的参考电流，控制SRM。按本法设计的系统微处理器的程序存储器有执行本法的各程序模块，SRM上的各传感器信号接入微处理器，经功率变换器连接控制SRM。本发明实现了开关磁阻电机转矩脉动的有效控制。