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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 542 - 547 (6page)
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In this paper, we propose an adaptive neural network control to simplify the complexity of conventional backstepping algorithm. The three-layer neural network approximator is designed to estimate the unknown continuous complex function generated by recursive backstepping process. The NN weights are updated by adaptive law based on Lyapunov stability theorem. As the weights of NN are learned according to time away, estimation error continuously decrease. The commutation scheme is applied to implement the field-oriented control without DQ transform. The performance of the proposed method was validated via simulations using MATLAB/Simulink.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATHEMATICAL MODEL OF PMSM AND PRELIMINARIES
3. ADAPTIVE NN COTROLLER DESIGN
4. ANALYSIS OF CLOSED-LOOP SYSTEM
5. SIMULATION RESULTS
6. CONLUSION
REFERENCES
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