基于径向基函数神经网络的永磁直线同步电机反推终端滑模控制

摘要：

为解决永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统位置跟踪精度易受参数变化、负载扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,该文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络反推终端滑模控制方法.首先,建立含有不确定性的PMLSM动态数学模型.然后,采用反推终端滑模控制将系统状态在有限时间内收敛到平衡点,提高系统的响应速度;为了进一步削弱抖振现象,利用双曲正切函数与边界层厚度相结合来设计饱和函数,以取代符号函数;并且利用RBF神经网络去逼近系统中存在的不确定性,进而获得快速的跟踪性能和较强的抗扰能力.最后,实验结果表明,所提出的控制方法不仅改善了系统的跟踪性和鲁棒性,而且明显削弱了抖振问题.

关键词：永磁直线同步电机、反推终端滑模控制、径向基函数神经网络、抖振、鲁棒性

所属期刊栏目：35

分类号：TP273;TM351(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省自然科学基金计划重点项目;辽宁省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2020-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2545-2553