【摘 要】
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针对传统自抗扰控制器(ADRC)中扩张状态观测器(ESO)的观测扰动项较大,提出一种基于改进核函数极限学习机(KELM)优化自抗扰控制器的永磁同步电机直接转矩控制方法。采用混沌分
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湖南省“风电装备与电能变换”2011协同创新中心,湖南省多能源协同控制技术工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572416),湖南省自科基金株洲联合基金资助项目(2016JJ5033).
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针对传统自抗扰控制器(ADRC)中扩张状态观测器(ESO)的观测扰动项较大,提出一种基于改进核函数极限学习机(KELM)优化自抗扰控制器的永磁同步电机直接转矩控制方法。采用混沌分子动理论优化算法(CKMTOA)优化KELM模型的核参数和惩罚系数,得到CKMTOA-KELM最优回归模型;CKMTOA通过引入混沌搜索防止算法陷入局部最优,采用自适应惯性权重因子提高算法的收敛速度。最后,将该模型嵌入ADRC中对其进行优化及分析,以提高系统动态响应速度和抗干扰能力,增强系统鲁棒性。仿真实验结果验证了该方法的有效性
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