基于递归径向基神经网络的永磁直线同步电机智能二阶滑模控制

摘要：

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受系统参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,采用二阶滑模控制(2OSMC)和递归径向基神经网络(RRBFNN)相结合的智能二阶滑模控制(I2OSMC)方法来提高系统控制性能.利用2OSMC削弱传统滑模控制中的抖振问题,提高了系统的位置跟踪精度.但由于难以估计系统中不确定性因素的边界,从而无法实现2OSMC的最佳性能,因此,引入RRBFNN对不确定性因素进行估计.由于RRBFNN具有较快的学习能力,可通过在线训练网络参数,进而提高系统的鲁棒性.实验结果表明,所提出的控制方法切实可行,能够有效地抑制不确定性因素对系统的影响,使系统具有较高的位置跟踪精度和较强的鲁棒性能.

关键词：永磁直线同步电机、不确定性因素、二阶滑模控制、递归径向基神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TM351;TP273(电机)

资助基金：辽宁省自然科学基金计划重点资助项目20170540677

在线出版日期：2021-04-02（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：1229-1237