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J-GLOBAL ID：201802239660303097   整理番号：18A1160056

PMSMサーボ系のRBFネットワーク適応スライディングモード制御【JST・京大機械翻訳】

RBF Neural Network Adaptive Sliding Mode Control for PMSM Servo System

著者 (2件)： Ma Dandan (北華大学電气信息工程学院,吉林 吉林,132021) ,  Xin Ping (北華大学電气信息工程学院,吉林 吉林,132021)
資料名： Bei Hua Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Bei Hua Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 19  号： 1  ページ： 123-127  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3214A  ISSN： 1009-4822  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 位置サーボ系の非線形,外部擾乱,およびパラメータ摂動の不確実性のため,RBFニューラルネットワークを導入して,未知の擾乱と不確実性を自己学習し,サーボ系のロバスト性を改善した。サーボ系の不確実性を解析するために,システムモデルを2つの部分(名義モデルと不確実性モデル)に分けた。その中、名義モデルは状態フィードバック法を用いて制御し、不確定部分はRBFネットワークをスライディングモード動的補償器として制御し、サーボ系の不確定性上界の測定が難しい問題を解決した。シミュレーション結果は,この設計方式の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スライディングモード制御 ,  不確実性 ,  ロバスト性 ,  補償装置 ,  *サーボ系 ,  シミュレーション ,  モデル ,  システムモデル ,  *動径基底関数ネットワーク ,  摂動
準シソーラス用語： 上界 ,  *スライディングモード ,  状態フィードバック ,  外部擾乱 ,  *PMSM , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PMSM ,  servo system ,  RBF neural sliding mode control ,  robust control

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： PMSM ,  サーボ系 ,  RBFネットワーク ,  適応 ,  スライディングモード制御