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摘 要:針對(duì)永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous motor,PMSM)混沌控制問(wèn)題,提出了一種基于GWO-RBFNN的雙參協(xié)同智能優(yōu)化控制方法。從控制器能夠自動(dòng)搜索預(yù)期運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的角度出發(fā),選擇Poincaré截面上兩點(diǎn)間距離作為控制器輸入,并考慮到系統(tǒng)參數(shù)對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為的耦合影響作用,基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function neural network,RBFNN)設(shè)計(jì)了雙參協(xié)同控制器;采用灰狼優(yōu)化算法(grey wolf optimization,GWO)優(yōu)化選擇控制器參數(shù),以實(shí)現(xiàn)最佳的控制器性能;通過(guò)對(duì)PMSM系統(tǒng)中兩個(gè)可控參數(shù)進(jìn)行微幅擾動(dòng)調(diào)整,將系統(tǒng)從混沌狀態(tài)控制到預(yù)期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。(剩余14396字)
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一類永磁同步電機(jī)混沌運(yùn)動(dòng)的GWO-RBFNN雙參協(xié)同智能優(yōu)化控制
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