摘要：针对高精度永磁直线同步电动机伺服系统容易受摩擦力、负载扰动和参数变化等不确定性因素的影响,提出了一种自适应反推滑模控制(ABSMC)和多阶段速度规划(MVP)相结合的控制方法。建立了含有不确定性的永磁同步直线电动机(PMLSM)数学模型,采用反推设计方法,并通过滑模控制和李雅普诺夫函数设计自适应律,从理论上证明了该控制器抑制了不确定性因素,保证系统的鲁棒性和快速跟踪性。为进一步减小瞬时超调量,对每个阶段的速度滑模函数进行设计,采用MVP,利用切换控制来改变系统的控制模式,达到高精度定位控制。最后系统实验结果表明,所提出的控制方案是可行有效的,提高了PMLSM的定位精度,减小了瞬时超调量。

摘要：为提高永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统的控制性能,解决参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素对系统影响的问题,提出一种基于函数链径向基神经网络(FLRBFNN)的自适应反推控制(ABC)方法。首先建立含有不确定性因素的PMLSM动态模型;其次,利用ABC中的自适应律对系统总不确定性进行估计,但在设计ABC时存在大量求导运算,以至于产生"微分爆炸"现象。因此,为解决这一问题并进一步提高系统性能,采用FLRBFNN在线学习并调整控制器参数,FLRBFNN将径向基神经网络(RBFNN)和函数链神经网络(FLNN)相结合,利用FLNN增大神经网络搜索空间,提高网络收敛速度和收敛精度,从而提高RBFNN估计系统不确定性的能力,有效降低不确定性因素对系统的影响。实验结果表明,该方法切实可行,与ABC相比,能够使系统具有较强的鲁棒性能和跟踪性能。