无轴承异步电动机RBF神经网络自适应逆解耦控制及参数辨识方法

摘要

本发明公开了无轴承异步电动机RBF神经网络自适应逆解耦控制及参数辨识方法，由SVPWM模块、电压型逆变器、无轴承异步电动机及其负载作为一个整体组成复合被控对象；采用两个径向基函数神经网络实现对复合控制对象的逆控制和参数辨识；用RBF神经网络通过学习构成自适应逆控制器，将控制器串接在复合被控对象之前，逆控制器输入为反馈信号与给定信号的误差，由此构成闭环控制；再用一个RBF神经网络通过学习构成参数自适应辨识器，对复合被控对象输出量速度和位移进行辨识，实现无速度和无位移传感器控制，并将估算信号经过学习算法帮助在线学习，实现对无轴承异步电动机非线性动态解耦控制。其控制速度快和辨识精度较高，控制系统优良。