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<title>学位论文－基于RBF型神经网络交流伺服速度控制器的研究</title>
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<td width="19%"><p> </p>
<p></p></td>
<td width="81%"><p>馆藏号：Y993550<br>
<br>
论 文 题 目：<strong style="font-weight: 400">基于RBF型神经网络交流伺服速度控制器的研究</strong><br>
学位授予单位：哈尔滨理工大学<br>
作 者：荀尚峰<br>
申请学位级别：硕士<br>
学 科 名 称：电力电子与电力传动<br>
指 导 教 师：杜坤梅<br>
出 版 时 间：20060301<br>
摘 要：<br>
随着我国工业和航天事业的不断发展，对伺服系统的性能和精度要求越来越高，交流伺服系统以其优异的性能在近年来被广泛的使用。但由于交流伺服系统在本质上具有非线性、时变性、多变量、强耦合的特点，因此，若要提高交流伺服系统的品质，对控制策略就提出了很高的要求。针对交流伺服系统的特点，本文结合了RBF(Radial Basis Function)神经网络和矢量控制，设计了一种自适应速度控制器。<br> 首先对交流永磁同步电动机的数学模型进行了研究，并确定对永磁同步电动机采用转子磁场定向的矢量控制策略，详细分析了控制方案。<br> 根据永磁同步电动机的特点，选用了RBF神经网络，因为它具有对非线性函数的良好逼近性能。随后详细介绍了RBF神经网络的原理和基本学习算法。<br> 在理论分析的基础上，设计了一个自适应速度控制器，并用于单芯片交流伺服控制系统，根据FPGA的特点，把整个系统分成了几个模块分别实现，并对系统中关键的空间矢量脉宽调制模块和自适应速度控制器模块进行了详细的论述。提出了RBF网络的在线训练和离线训练的方法。最后，将设计的单芯片交流伺服控制系统应用在一台数控机床上，实验结果表明，设计的控制系统具有很好的鲁棒性，并改善了交流伺服驱动系统的动态性能。<br>
分 类 号：TM33<br>
关 键 词：交流伺服;FPGA;矢量控制;RBF神经网络;自适应速度控制器
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