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作者：李明阳;贾红云;陈卓;
单位：南京信息工程大学自动化学院;江苏省大气环境与装配技术协同创新中心;
摘要：内置式永磁同步电机（interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM）矢量伺服控制系统采用的比例积分（proportional integral,PI）调节器存在抗扰性能差、稳态精度低、跟踪参考信号难以达到理想的控制效果等问题，考虑到自抗扰控制具有参数适应性广、鲁棒性强等优点，结合神经网络强大的自学习和自适应能力，提出双神经网络自学习的改进自抗扰控制器。基于位置误差和转速误差构建目标函数，分别利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络和误差反向传播（back propagation,BP）神经网络对非线性扩张状态观测器（nonlinear extended state observer,NLESO）和非线性状态误差反馈（nonlinear state error feedback, NLSEF）中的参数进行在线整定。仿真实验表明：通过RBF和BP神经网络对自抗扰控制器中关键参数进行实时整定可以找出最优控制量，该控制策略具有更好的位置、转速跟踪效果，且抗负载扰动能力和自适应能力更强。
关键词：内置式永磁同步电机;;自抗扰控制;;鲁棒性;;双神经网络自学习
