文献

J-GLOBAL ID：202002287627911669   整理番号：20A2500097

パラメトリック不確実性と負荷変動を考慮したPMSMのための適応制御とRBFNNに基づく速度調整【JST・京大機械翻訳】

Speed Regulation Based on Adaptive Control and RBFNN for PMSM Considering Parametric Uncertainty and Load Fluctuation

著者 (5件)： Jie Hongyu (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China) ,  Zheng Gang (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China) ,  Zou Jianxiao (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China) ,  Xin Xiaoshuai (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China) ,  Guo Luole (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 190147-190159  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,適応速度制御器と動径基底関数ニューラルネットワーク(ASC-RBFNN)を組み合わせた新しい速度制御スキームを,永久磁石同期電動機(PMSM)の速度制御のために提案した。一方では,速度制御性能に及ぼすパラメトリック不確実性と複雑な負荷変動の影響を減らすために,ASCを提案した。一方,提案したASCによるPMSMの速度制御システム(SCS)は,パラメトリック不確実性と複雑な負荷変動が存在するにもかかわらず,漸近的に安定である。一方,複雑な負荷,PMSMパラメータおよびASCパラメータの不確実性を考慮して,RBFNNを用いて,最適速度制御性能のためのすべてのASCパラメータを最適化した。最後に,性能を実験プラットフォームで検証した。結果は,ASC-RBFNN速度制御方式によるSCSが,全体の速度範囲において良いシステム安定性,速い速度応答,および強い抗変動性能を有することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *不確実性 ,  可制御性 ,  速度制御 ,  適応制御 ,  制御方式 ,  制御手順 ,  負荷変動
準シソーラス用語： *PMSM ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *パラメトリック不確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメトリック不確実性 ,  負荷変動 ,  PMSM ,  適応制御 ,  速度調整