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题名基于RBF神经网络的电子节气门滑模控制器
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作者
徐子丰
童亮
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机构
北京信息科技大学机电工程学院
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出处
《计算机仿真》
2024年第5期147-151,517,共6页
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基金
北京市自然科学基金项目(3192014)。
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文摘
为解决车辆电子节气门在复杂环境下发生的模型参数不确定和外部扰动问题,根据电子节气门的非线性特性,选择了基于RBF神经网络的滑模控制器。通过RBF神经网络对节气门的非线性部分进行逼近,并采用Lyapunov方法设计系统的自适应律。同时系统通过对扩张状态观测器的设计,达到对阀板角速度变化的准确观测。仿真结果表明,在复杂环境下,该控制器可以对不精确的节气门模型,保持较快的响应速度和对期望开度的准确跟踪,神经网络的自学习能力提高了节气门系统的鲁棒性。
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关键词
径向基函数神经网络
电子节气门
滑模控制
扩张状态观测器
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Keywords
Radial basis function neural network
Electronic throttle
Sliding mode control
extended state obser
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名非线性状态PI励磁控制器
被引量：2
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作者
康忠健
陈学允
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机构
哈尔滨工业大学电气工程系
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期55-56,共2页
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文摘
利用扩张状态观测器将原来的非线性系统变换成线性系统 ,然后用状态 PI控制器的设计思想设计了非线性状态 PI控制器 ;并将其用于发电机励磁控制 ,以解决电力系统的强非线性和不确定性问题 ,避免了反馈线性化非线性励磁控制由于数学模型的误差而影响控制器性能的缺点。所得控制规律与系统运行点和网络结构完全无关 ,同时控制器结构简单。仿真计算表明 ,非线性状态 PI励磁控制器对系统运行点和网络结构变化具有良好的适应能力 。
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关键词
电力系统
扩张状态观测器
稳定控制
线性PI励磁控制器
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Keywords
power systems
excitation control
nonlinear state PI control
extended state obser
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分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
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