基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制

来源期刊：控制与决策2016年第6期

论文作者：梅从立 殷开婷 黄文涛 刘国海

文章页码：1037 - 1041

关键词：感应电机;多模型;解耦控制;仿射聚类;粒子群优化算法;

摘    要：提出一种基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制方法.首先,利用仿射聚类法(AP)对电机系统的输入输出数据进行聚类,再基于聚类结果和隶属度函数建立相应的神经网络多模型逆,以实现解耦控制.针对电机系统运行过程中电机参数变化问题,采用粒子群优化算法(PSO)在线调节子模型权值,以改善逆模型失匹造成解耦控制性能下降的问题.仿真实验表明,所提出的方法能对电机的转速和磁链实现良好的解耦控制,且对电机系统工况参数变化具有良好的自适应能力.