吉林大学学报(工学版)

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时延Elman递归神经网络及其在PMSM
的混沌控制中的应用

李静,左斌,胡云安   

  1. 海军航空工程学院 控制工程系,山东 烟台 264001
  • 收稿日期:2006-12-22 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-03-01 发布日期:2008-03-01
  • 通讯作者: 胡云安

Time delay Elman recurrent neural network and
its application in PMSM chaos control

Li Jing,Zuo Bin,Hu Yun-an   

  1. Department of Control Engineering,Naval Aeronautical Engineering Institute,Shandong Yantai 264001,China
  • Received:2006-12-22 Revised:1900-01-01 Online:2008-03-01 Published:2008-03-01
  • Contact: Hu Yun-an

摘要: 针对Elman递归神经网络存在的高深度、低分辨率问题,提出了一个结构简单的时延Elman递归神经网络模型。通过在Elman递归神经网络中引入多步的时延结构和反馈结构增强网络的记忆深度和分辨率。针对永磁同步电动机(PMSM)中存在的混沌运动,设计了时延Elman递归神经网络控制器和辨识器,推导出时延Elman递归神经网络的动态反传算法。运用离散型Lyapunov稳定判据,推导出此神经网络控制器和辨识器的权值自适应学习速率的取值范围,确保了控制系统的稳定性和快速收敛性。仿真结果表明,作者提出的时延Elman递归神经网络在动态系统的辨识和控制等方面具有良好的性能。

关键词: 自动控制技术, 时延Elman递归神经网络, 动态反传算法, 永磁同步电动机, 混沌, Lyapunov稳定性

Abstract: For the problem of high depth and low resolution ratio in the memory of Elman recurrent neural network, a time delay Elman recurrent neural network (TERNN) model with a simple configuration was proposed. Both the depth and the resolution ratio in the memory of this network were improved by introducing a multistep time delay and recurrent mechanism. In consideration of chaos in the movement of permanent magnet synchronous motor (PMSM), a controller and an identifier based on TERNN were designed. Moreover, a dynamic recurrent back propagation algorithm for adjusting TERNN was derived. By discrete Lyapunov stability creterion, the regions of weight adaptive learning rates in the controller and the identifier were obtained so as to guarantee stability and fast convergence of the controlled system. Simulation results illustrate that the proposed TERNN has good performance in both identification and control for dynamic systems.

Key words: automatic control technology, time delay Elman recurrent neural network, dynamic back propagation algorithm, PMSM, chaos, Lyapunov stability

中图分类号: 

  • TP27
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