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Neural Network-Based Adaptive Dynamic Surface Control for Permanent Magnet Synchronous Motors

机译：基于神经网络的永磁同步电动机自适应动态表面控制

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This brief considers the problem of neural networks (NNs)-based adaptive dynamic surface control (DSC) for permanent magnet synchronous motors (PMSMs) with parameter uncertainties and load torque disturbance. First, NNs are used to approximate the unknown and nonlinear functions of PMSM drive system and a novel adaptive DSC is constructed to avoid the explosion of complexity in the backstepping design. Next, under the proposed adaptive neural DSC, the number of adaptive parameters required is reduced to only one, and the designed neural controllers structure is much simpler than some existing results in literature, which can guarantee that the tracking error converges to a small neighborhood of the origin. Then, simulations are given to illustrate the effectiveness and potential of the new design technique.
机译：本文简要介绍了具有参数不确定性和负载转矩扰动的永磁同步电动机（PMSM）的基于神经网络（NNs）的自适应动态表面控制（DSC）问题。首先，使用神经网络对PMSM驱动系统的未知函数和非线性函数进行近似，并构造了新型自适应DSC来避免反推设计中复杂性的激增。接下来，在提出的自适应神经DSC下，所需的自适应参数数量减少到一个，并且所设计的神经控制器的结构比文献中的一些现有结果要简单得多，这可以保证跟踪误差收敛到一个小的邻域。起源。然后，进行仿真以说明新设计技术的有效性和潜力。

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