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Study on PMSM Integral Backstepping Controller Based on RBF Neural Network

机译：基于RBF神经网络的PMSM集成Backstepping控制器研究。

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In order to eliminate steady-state speed error of PMSM backstepping control system,an integral backstepping speed control algorithm is designed in this paper.By adding speed error integral factor in the speed Lyapunov function,the speed error can finally converge to zero when PMSM operates in steady-state.On this basis,an integral backstepping speed control algorithm based on RBF neural network compensation is proposed for PMSM backstepping control system used for high-altitude electric propulsion system which is vulnerable to load torque variables.The integral backstepping speed controller based on PMSM reference model can ensure global asymptotic convergence of the whole control system.In order to achieve fast robust adaptive control,the RBF neural network is adapted to online compensate dq axis current error produced by the reference speed and load torque changes.Simulink simulation results verify the feasibility of the given algorithm.
机译：为了消除永磁同步电动机反步控制系统的稳态速度误差，本文设计了一种积分反步速度控制算法。通过在速度李雅普诺夫函数中增加速度误差积分因子，使永磁同步电动机运行时速度误差最终收敛为零。在此基础上，针对易受负载转矩变化影响的高空电力推进系统永磁同步电机反推控制系统，提出了一种基于RBF神经网络补偿的积分反推速度控制算法。基于PMSM参考模型可以确保整个控制系统的全局渐近收敛性。为了实现快速鲁棒的自适应控制，RBF神经网络适用于在线补偿参考速度和负载转矩变化产生的dq轴电流误差.Simulink仿真结果验证给定算法的可行性。

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