【摘 要】
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针对多变量、强非线性、高耦合的永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM),设计了不依赖精确数学模型的支持向量机(support vector machines,SVM)辨识逆系统,应用多变量非线性控制逆系统理论,对PMSM进行动态解耦控制研究;针对直接逆开环控制鲁棒性差及支持向量机建模误差,设计了基于云模型规则推理的参数自整定PID(Propor
【基金项目】
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国家自然科学基金(51809028),中央高校基本科研业务费专项资金(3132019318)。
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针对多变量、强非线性、高耦合的永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM),设计了不依赖精确数学模型的支持向量机(support vector machines,SVM)辨识逆系统,应用多变量非线性控制逆系统理论,对PMSM进行动态解耦控制研究;针对直接逆开环控制鲁棒性差及支持向量机建模误差,设计了基于云模型规则推理的参数自整定PID(Proportional Integral Differential)闭环控制器,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明基
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基于阵列观测站的目标定位易受阵列误差的影响。针对方位依赖幅相误差影响下的定位问题,提出了一种利用辅助阵元(Instrumental Sensor,IS)自校正的非圆信号多站直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法。该算法利用辅助阵元校正方位依赖的阵列幅相误差,结合信号的非圆特性扩展数据模型,基于扩展子空间数据融合准则直接实现多目标位置参数与多站阵列误差参数的解耦估计,避免了传统两步定位方法的测向与数据关联步骤。仿真结果表明,该算法较传统的两步定位方法与未考虑阵列误
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