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【2h】

An Adaptive Supervisory Sliding Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller for Sensorless Vector-Controlled Induction Motor Drive Systems

机译：无传感器矢量控制感应电动机驱动系统的自适应监督滑模模糊小脑模型关节控制器

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摘要

This paper presents the implementation of an adaptive supervisory sliding fuzzy cerebellar model articulation controller (FCMAC) in the speed sensorless vector control of an induction motor (IM) drive system. The proposed adaptive supervisory sliding FCMAC comprised a supervisory controller, integral sliding surface, and an adaptive FCMAC. The integral sliding surface was employed to eliminate steady-state errors and enhance the responsiveness of the system. The adaptive FCMAC incorporated an FCMAC with a compensating controller to perform a desired control action. The proposed controller was derived using the Lyapunov approach, which guarantees learning-error convergence. The implementation of three intelligent control schemes—the adaptive supervisory sliding FCMAC, adaptive sliding FCMAC, and adaptive sliding CMAC—were experimentally investigated under various conditions in a realistic sensorless vector-controlled IM drive system. The root mean square error (RMSE) was used as a performance index to evaluate the experimental results of each control scheme. The analysis results indicated that the proposed adaptive supervisory sliding FCMAC substantially improved the system performance compared with the other control schemes.
机译：本文提出了一种自适应监督滑动模糊小脑模型关节控制器（FCMAC）在感应电动机（IM）驱动系统的无速度传感器矢量控制中的实现。拟议的自适应监督滑动FCMAC包括监督控制器，整体滑动面和自适应FCMAC。整体滑动表面用于消除稳态误差并增强系统的响应能力。自适应FCMAC将FCMAC与补偿控制器合并在一起，以执行所需的控制动作。所提出的控制器是使用Lyapunov方法派生的，该方法可确保学习错误收敛。在现实的无传感器矢量控制的IM驱动系统中，在各种条件下通过实验研究了三种智能控制方案（自适应监督滑动FCMAC，自适应滑动FCMAC和自适应滑动CMAC）的实现。均方根误差（RMSE）用作性能指标，以评估每种控制方案的实验结果。分析结果表明，与其他控制方案相比，所提出的自适应监督滑动FCMAC大大提高了系统性能。

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