永磁直线同步电机鲁棒自适应神经网络控制

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1、电气传动2011年第41卷第1l期ELECTRICDRIVE2O11V01．41No．11永磁直线同步电机的鲁棒自适应神经网络控制杨大磊，党选举，王占军(桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541OO4)摘要：针对永磁直线同步电动机的端部效应和非线性摩擦问题，采用一种鲁棒自适应神经网络控制方法，实现了永磁直线电机的跟踪控制。所设计的控制器包含两个部分：一部分是自适应神经网络控制器，用来逼近理想控制器，该神经网络的输人为滑模切换函数；另一部分是鲁棒控制器，用来消除逼近误差。通过李亚普诺夫稳定

2、性定理验证了所设计的控制器能够保证控制系统渐进稳定。仿真结果表明：所设计的控制器能达到较好的控制效果。关键词：鲁棒自适应神经网络；永磁直线同步电机；端部效应；摩擦中图分类号：TP273文献标识码：ARobustAdaptiveNeuralNetworkControlforPermanentMagnetLinearSynchronousMotorYANGDa—lei，DANGXuan—ju，WANGZhan-jun(SchoolofElectronicEngineeringandAutomation，

3、GuilinUniversityofElectronicTechnology，Guilin541004，Guangxi，China)Abstract：Fortheproblemsoftheendeffectandthenonlinearfrictionofservosystemofpermanentmag—netlinearsynchronousmotor，arobustadaptiveneuralnetworkcontrolschemewasadopted，andthisschemerealize

4、sthepositiontrackingperformanceoftheservosystem．TherobustadaptiveneuralnetworkcontrolschemeiscomprisedofaneuralnetworkcontrollerwhichisutilizedtOapproximatetheperfectcontrollerandarobustcontrollerwhichisusedtoeliminatetheapproximateerror．Theinputofthea

5、daptiveneuralnetworkisslidingswitchingfunction．Thedesignedcontrollerinsurestheasymptoticalstabilityofthecontrolsystem，whatiscertificatedbyLyapunovstabilitytheorem．Thesimulationresultsdemonstratetheschemehasbettercontrolprecision．Keywords：robustadaptive

6、neuralnetworkcontrol；permanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM)；endeffect；friction性能具有重要的意义。1引言神经网络具有通过学习逼近线性和非线性映直线电机由于采用直接驱动，克服了传统的射的能力，基于神经网络的控制方法被用于解决旋转电机加中间转换装置产生直线运动的一些缺各种控制问题_3]，也有许多在直线电机控制上点，如反向间隙、大摩擦、大惯性等，其反应速度更的研究。文献[7]采用动态递归神经网络快，灵敏度更高，随动性

7、好，可以超高速运行_】]。(DRNN)作为控制系统的前馈补偿器，通过BP也由于采用了直接驱动，负载扰动、非线性摩擦扰算法及delta自适应律在线训练DRNN。文献动以及直线电机所特有的端部效应所引起的推力[8]通过小波神经网络(WNN)自适应逼近控制系波动等不确定因素将直接反映到直线电动机的运统的不确定项，通过李亚普诺夫(Lyapunov)稳定动控制中，而没有任何中间的缓冲过程，增加了控性理论确定的自适应律在线训练神经网络。文献制上的难度_2]。因此如何提高直线电机的抗干扰E9]设计了一种鲁棒性较强

8、的基于双神经网络的基金项目：国家自然科学基金项目(60964001)；广西重点自然科学基金(桂科自0991019Z)；广西信息与通讯重点实验室基金项目(10902)作者简介：杨大磊(1986一)，男，硕士研究生，Email：ydl一86@163．corn54杨大磊，等：永磁直线同步电机的鲁棒自适应神经网络控制电气传动2011年第41卷第11期前馈给定补偿IP位置复合控制策略，一个神经网F。+Ff，其中F-为负载阻力，F为由端部效应引络作为给定补偿控制器，另一个神经网络