为了提高永磁同步电机调速控制性能,在分数阶积分滑模控制策略的基础上,设计一种基于神经网络的变阶次分数阶积分滑模控制策略。利用分数阶积分随时间缓慢衰减的特性来增强系统的鲁棒性,通过指数趋近律削弱滑模面的抖振现象,分析了分数阶阶次对系统动态性能的影响,引入RBF神经网络对滑模面函数中的分数阶积分阶次进行动态调节,提高了系统的综合性能。仿真结果表明:与固定阶次的分数阶积分滑模控制相比,该控制方法有利于取得更好的动态跟踪性能和稳定精度。
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