采用递归模糊神经网络的永磁直线同步电机变结构控制

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1、独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得沈阳工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名：匿瑾遁日期：丝Z主：箩关于论文使用授权的说明本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部

2、或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)签名：-_匿衄导师签名：专阻日期：—望蔓业沈阳工业大学硕士学位论文1绪论．1．1交流伺服系统控制策略综述随着现代电力电子技术、交流变频调速技术的飞速发展和现代控制理论、高速微处理器的普及应用，交流调速电气传动系统得到了广泛应用。在众多控制策略中，以矢量控制技术和直接转矩控制技术(在直线电机中称之为直接推力控制)的控制性能最为优良。这两种控制方法各有优点，但又各有缺点。若将它们应用于交流伺服系统的内环，对改善伺服电机调

3、速的动态特性会起到良好的作用。由于它们同属基于电机数学模型的控制策略，就不可避免地受到电机参数变化的影响。另外，交流电机特别是直线电机的数学模型还有待进一步完善。如何使矢量控制和直接转矩控制系统具有更好的鲁棒性和控制性能成为众多学者关注的焦点。目前，主要从无传感器控制和智能化控制两个方面对其进行改进。在无传感器矢量控制中，需要通过定子电压、电流及电机参数计算磁链。虽然电机的电压模型所用参数较少，然而电压模型却与转速无关，这就需要以电压模型的计算结果为基准，通过比较电压模型和电流模型的计算结果最终辨识出转

4、速。由于低速情况下电压模型的不准确，使得转速的辨识无法完成，因而不能实现无传感器控制，即无传感器控制本身具有一定的限制。智能控制理论是由自动控制学科发展起来的、能够摆脱对被控对象模型的依赖、在处理有不精确性和不确定性的问题中具有可处理性和鲁棒性的新型控制理论，主要用于解决对象模型未知或知之甚少以及模型的结构和参数可能在很大范围内变化的系统、非线性系统、任务要求复杂的系统等，其映射关系可以看成是一种不依赖于模型的自适应估计，因而成为交流伺服控制的一个重要研究方向【旧。越来越多的学者将更多的精力投入到了智能

5、控制之中，特别是在智能控制与基于现代控制理论相结合上，充分利用多种控制方法的优点，最大程度地补偿其缺点，实现最优控制。1．1．1变结构控制变结构控制属于现代控制范畴，本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性。在控制过程中，系统的“结构”可根据系统当时的偏差及其导数值，采用递归模糊神经网络的永磁直线同步电机变结构控制以跃交的方式做有目的的改变。自20世纪50年代出现以来，变结构控制就以其对系统参数变化、数学描述不准确性以及外界环境的扰动性具有完全的自适应性、控制算法简单、响应速度快等优点

6、被广泛应用于伺服系统控制f3】。该种控制方法的优点在于无需对象的精确模型，只要模型中参数和扰动不确定性的上界可知即可设计出渐近稳定的控制器，即对系统的参数变化和扰动具有完全的自适应性，尤其对于模型不确定的系统具有较好的稳定性和鲁棒性，可以把一个品质极差的系统综合成一个高质量的稳定系统。同肘，变结构控制不需要任何在线辨识，当出现扰动时系统响应和调整速度快，控制律整定方法简单，容易实现。突出缺点：抖振问题和需要事先测定扰动量的范围限制了它在实际中的应用。实际上，不确定扰动因素的界限是很难己知的，必须采用一定

7、的方法进行估算才能较为准确地获得该界限。抖振则会引起电流谐波、噪声等，成为交流伺服系统中最为严重的问题。稳态抖振主要是由控制量的高频开关切换引起的，不仅降低了稳态定位精度，还可能引起非模型的动态响应和机械损伤。不解决好抖振问题就无法在交流伺服系统中应用变结构控制【4'51。1．1．2模糊控制模糊控制属于智能控制的范畴。美国科学家LA．zadeh于1965年发表了题为《Fuz珂sets》的论文，他在研究人类思维、判断过程的建模中，用模糊集作为定量化的手段，提出了模糊理论。但是在最初的十年中，除了极少数的专

8、家外，模糊理论并未受到世人的瞩目。1974年英国科学家M锄daIli和Assili锄首次将模糊理论应用于热电厂的蒸汽机控制之中，取得了比常规PD控制更好的结果，揭开了模糊理论在自动控制领域的应用新篇章。从此以后，模糊理论在工业控制中的应用得到了迅速的发展，受到学术界不同领域研究者的重视16J。模糊控制最大的优点是不依赖被控对象的精确数学模型，并且能克服非线性因素的影响，对被控对象的参数变化不敏感即具有较强的鲁棒性，因此成为解决不确定性系统控