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针对单逆变器驱动的对称六相永磁同步电机(PMSM)与三相PMSM串联系统,通过解耦变换将控制电流变换到由3个互相垂直的子空间组成的静止坐标系中,六相电机和三相电机分别由第一子空间和第二子空间的电流量控制。通过旋转变换将模型转换到旋转坐标系下,采用矢量控制策略实现了串联系统中两台电机的独立控制和解耦运行。实验结果表明,对称六相串联三相PMSM系统可以实现平稳运行,两台电机的动态响应迅速,转速和转矩互不影响。 相似文献
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多涡卷超混沌系统自适应滑模同步控制 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了一类多涡卷超混沌系统的同步控制问题,同时考虑了不确定项和未知扰动的情况,提出了一种自适应滑模控制方案。综合利用滑模控制技术和自适应控制技术,消除了系统不确定性和未知扰动的影响,对于不确定性和未知扰动具有较好的鲁棒性。利用Lyapunov稳定性理论证明了系统同步误差渐近收敛到一个原点的小邻域内,系统渐近稳定。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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研究了不确定分数阶多涡卷混沌系统的自适应重复学习同步控制问题.通过利用滞环函数,设计了一类参数可调的分数阶多涡卷混沌系统.针对这类分数阶多涡卷混沌系统,在考虑非参数化不确定性、周期时变参数化不确定性、常参数化不确定性和外部扰动情况下,提出了一种重复学习同步控制方案.利用自适应神经网络技术补偿了系统中的函数型不确定性,通过自适应重复学习控制技术处理了周期时变参数化不确定性,并利用自适应鲁棒学习项处理了神经网络逼近误差和干扰的影响,实现了主系统和从系统的完全同步.综合利用分数阶频率分布模型和类Lyapunov复合能量函数方法证明了同步误差的学习收敛性.数值仿真验证了所提方法的有效性. 相似文献
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基于滞环函数提出一种参数可调的多涡卷混沌系统构造方法. 针对复杂不确定性系统, 综合利用自适应神经网络和重复学习控制方法设计一种自适应重复学习同步控制器; 利用自适应重复学习控制方法对周期时变参数化不确定性进行处理; 对函数型不确定性利用神经网络逼近技术进行补偿; 设计鲁棒学习项对神经网络逼近误差和扰动上界进行估计; 通过构造类Lyapunov 复合能量函数证明了同步误差学习的收敛性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献10.
针对一类存在参数摄动、未知函数及外部扰动等不确定因素的分数阶混沌系统的同步控制问题,设计了一类具有新颖的分数型积分滑模面的同步控制器。所设计的新型分数阶滑模面抖震更小、收敛速率更快。提出了一种改进的分数阶非增长型自适应律,有效避免了随时间增长可能引起的控制量无界的问题。引入频率分布模型分析系统模型,并基于Lyapunov稳定性定理证明同步误差收敛,避免了直接用伪状态变量对同步误差系统进行分析的错误,形成了分数阶运算和整数阶同步控制方法有机结合的新方法。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献