作者：万里瑞,王辉,薛珍珠,刘红霞 单位：西安微电机研究所 出版：《微电机》2016年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWDJZ2016080210 DOC编号：DOCWDJZ2016080219 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为进一步提高状态观测器的观测精度，改善永磁直线电机调速系统的动静态性能，提出以RBF神经网络为辨识器，以单神经元PID为控制器，设计了一种智能观测器实现对电机速度的观测。在研究常规滑模观测器算法的基础上，把定子电压与电流作为观测器的输入项，以电机模型作为参考模型，以神经网络建立的观测器模型作为可调模型，通过电流实际值与估计值的比较，实现对反电势大小的观测，进而实现对电机速度的估计。仿真实验结果表明，基于参数辨识算法的智能状态观测器与传统滑模状态观测器(SMO)相比，速度响应曲线抖振较小，控制系统的动静态性能更优，稳定性更好。

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