RBF 神经网络增强型主动扰动抑制控制用于永磁同步电机精确调速

《Scientific Reports》：RBF neural network-augmented active disturbance rejection control for precise speed regulation of PMSM

　　

摘要

本研究利用径向基函数（RBF）主动抗扰控制器（ADRC）对永磁同步电机（PMSM）的转速控制进行了研究。所提出的控制器结构通过将径向基函数神经网络与ADRC结合，能够自适应地应对瞬时负载变化和外部扰动。研究结果表明，在控制永磁同步电机方面，尤其是动态负载条件下，RBF-ADRC优于传统的控制器，如模型预测控制（MPC）和简单ADRC。与滑模控制（SMC）相比，RBF-ADRC在仿真中实现了93.7%的调整时间下降、92.9%的上升时间减少、整形参考条件下的零超调以及80%的稳态误差下降。RBF-ADRC不仅在数学上，而且在实际实验中都优于ADRC和滑模控制的永磁同步电机控制。与ADRC控制相比，RBF-ADRC控制器在调整时间上改善了10.5%，上升时间减少了22.2%，稳态误差改善了50%。由于加入了RBF神经网络，ADRC控制系统在控制电机转速方面表现有效，该神经网络改善了抗扰能力和系统稳定性。