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公开(公告)号：CN108777556B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810720940.6
申请日：2018-06-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络逆模型的两电机调速系统的无模型自适应鲁棒解耦控制方法，包括步骤：分析两电机调速系统的数学模型，得到关于原系统的逆系统的输入输出关系表达式；在不同输入激励下采集两电机调速系统的动静态数据样本，对大数据样本进行训练来逼近逆系统模型并构建伪线性复合系统；加入跟踪微分器安排过渡信号，根据动态线性化方法，设计无模型控制补偿器补偿非线性反馈的输出，抑制多电机调速系统中不确定性扰动带来的影响，减少了因阶跃信号导致的张力超调。本发明针对多电机调速系统非线性、强耦合的特点，显著抑制了由于非线性、变结构带来的转矩扰动误差，改善了张力阶跃超调问题，提高了系统的鲁棒解耦能力。
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公开(公告)号：CN108777556A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810720940.6
申请日：2018-06-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络逆模型的两电机调速系统的无模型自适应鲁棒解耦控制方法，包括步骤：分析两电机调速系统的数学模型，得到关于原系统的逆系统的输入输出关系表达式；在不同输入激励下采集两电机调速系统的动静态数据样本，对大数据样本进行训练来逼近逆系统模型并构建伪线性复合系统；加入跟踪微分器安排过渡信号，根据动态线性化方法，设计无模型控制补偿器补偿非线性反馈的输出，抑制多电机调速系统中不确定性扰动带来的影响，减少了因阶跃信号导致的张力超调。本发明针对多电机调速系统非线性、强耦合的特点，显著抑制了由于非线性、变结构带来的转矩扰动误差，改善了张力阶跃超调问题，提高了系统的鲁棒解耦能力。
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