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HOPFEELD NEURAL NETWORK BASED IDENTIFICATION AND CONTROL OF INDUCTION MOTOR DRIVE SYSTEM -PART Ⅱ: CONTROL

机译：基于霍普菲尔神经网络的感应电动机驱动系统识别与控制-第二部分：控制

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In this part, Hopfield Neural Network (HNN) is used for model reference adaptive controller design and its convergency is proved. The derived controller is used for flux and speed control of induction motor drive system. Simulation results show good robustness of the derived controller against variance of the drive system parameters (50%). The parameter which affects greatly the control performance is adjusted by online HNN identified value (identify scheme shown in part I) and the control performance is improved greatly.

机译：在这一部分中，将Hopfield神经网络（HNN）用于模型参考自适应控制器设计，并证明了其收敛性。派生的控制器用于感应电动机驱动系统的磁通和速度控制。仿真结果表明，针对驱动系统参数的变化（50％），派生控制器具有良好的鲁棒性。通过在线HNN识别值（第I部分所示的识别方案）来调整对控制性能有很大影响的参数，并且可以大大提高控制性能。

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来源
《Triennial world congress of IFAC》|1999年|285-289|共5页
会议地点
作者
Lei Wang; Guo-xing Zhou; Qi-di Wu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术在各方面的应用;
关键词
neural network; model reference adaptive control; induction motor; flux; speed; robustness;

机译：神经网络;模型参考自适应控制;感应电动机通量速度;健壮性;

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