一种感应电机多模型解耦控制方法研究

提出一种基于新型广义逆系统的感应电机多模型解耦控制方法.通过对电机输入空间进行划分,利用神经网络辨识得到其广义逆系统模型,并针对每个子逆模型设计相应的控制器,使得闭环控制系统的传递函数实现任意的零极点配置.通过对电机输入空间的训练数据进行聚类,计算参考信号对每个类的相异度以实现模型之间的切换.仿真实验表明,该方法可对电机的转速和磁链实现有效的解耦控制,整个控制系统具有良好的鲁棒性.